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基于兴趣和行为预测的移动社交网络动态资源发现机制

发布时间:2017-08-29 22:16

  本文关键词:基于兴趣和行为预测的移动社交网络动态资源发现机制


  更多相关文章: 移动社交网络 动态资源发现 余弦相似性 行为预测 马尔可夫链


【摘要】:针对时延容忍的移动社交网络中的资源发现问题,在三维环境下提出一种基于兴趣和行为预测的动态资源发现机制(IBRD)。IBRD首先从用户的文件资源和信息表中提取兴趣向量,然后通过节点间的余弦相似度计算构造初始的虚拟兴趣社区。之后,通过对移动社交数据的分析,建立半马尔可夫链模型以预测节点的行为和运动轨迹。依据模型的预测结果,实现虚拟兴趣社区的动态维护。最后,基于动态的虚拟兴趣社区构建高效的资源发现策略。IBRD机制在随机网络仿真器(ONE)上得以实现,实验结果表明,IBRD与同类模型相比,具有较高的资源发现成功率、较低的平均时延和通信开销。
【作者单位】: 江苏大学计算机科学与通信工程学院;南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室;
【关键词】移动社交网络 动态资源发现 余弦相似性 行为预测 马尔可夫链
【基金】:国家自然科学基金资助项目(No.61202474,No.61373017,No.61572260,No.61572261) 中国博士后科学基金资助项目(No.2015M570469) 江苏省自然科学基金资助项目(No.BK20130528) 镇江市重点研发计划(社会发展)基金资助项目(No.SH2015020) 江苏大学高级专业人才科研启动基金资助项目(No.12JDG049)~~
【分类号】:TP393.01
【正文快照】: 1引言近年来,随着便携式设备(智能手机、i Pad、笔记本电脑及车载单元OBU)的普及与大众化,短距离无线通信技术的成熟应用(Bluetooth、Wi Fi、IEEE802.11p等)以及用户对移动社交提出新的需求,催生了移动社交网络(MSN,mobile social networking)及其相关应用的迅速发展。这种采

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本文编号:755719


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