移动内容分发中种子节点集选择问题研究

发布时间：2017-09-23 17:09

  本文关键词：移动内容分发中种子节点集选择问题研究

  更多相关文章： 动态网络 移动内容分发 影响最大化 种子节点集选择 时间中心性 不重叠路径

【摘要】：随着信息技术的飞速发展,计算机网络已经渗透到人们生活和工作的各个方面,移动互联设备也正在逐步成为人们获取信息的主要工具。在此背景下,利用移动设备澡的通信能力进行动态组网和数据传输,成为一种有潜力的内容分发手段。移动终端间的直接通信既可以降低骨干网络的流量负担,又能够弥补基础设施网络覆盖能力的不足。但与此同时,高度时变的连通特性也对此类网络的传输性能带来挑战和影响,为此研究人员从容迟网络、机会网络、终端直通等角度开展了大量的研究。与现有大部分研究侧重于网络传输与路由转发不同,本论文讨论在基于此类动态网络的移动内容分发中,如何有效地选择种子节点集,使得通过这些节点,在一定时间范围内实现最大可能的内容覆盖。这一需求通常被抽象为影响最大化问题,该问题的解决既有助于实现移动场景下的高效内容分发,也可应用于在线社交网络中消息传播问题的研究。论文的具体工作包括：(1)动态网络中的节点中心性研究。考察了动态网络中节点间连边的时序关系,定义了与传统的中心性相对应的时间中心性度量；进而基于公开发布的第三方数据集以及本校校园网的用户在线数据,对时间中心性和静态中心性之间的相关度进行了实证性研究和分析。(2)基于节点中心性的种子节点集选择。在传染病传播模型下,提出两种利用节点中心性进行种子节点集选择的方法,前者基于节点的中心性排序直接选择种子节点；后者利用影响最大化问题的次模特性,依次选择对内容覆盖增益贡献最大的节点作为种子节点。论文通过实验考察了上述节点集选择算法的性能。(3)基于概率传播模型的种子节点集选择。在更加真实的独立级联传播模型下,研究了基于影响传播路径计算的种子节点集选择方法,此算法称作基于概率路径的贪婪算法。提出利用寻找不重叠路径的方法,更加准确地估算节点之间的影响传播概率,在此基础上设计贪婪策略来选择种子节点。论文将此方法与其他方法的效果进行了横向比较。(4)节点集选择算法在移动内容分发场景中的应用。与一般研究中忽略网络的时间演化不同,本文在考察移动内容分发时,更加关注一定时间范围内的内容覆盖效果。为此,论文将提出的种子节点集选择算法分别应用于移动机会网络和在线社交网络应用场景,基于真实的校园网用户数据和新浪微博数据集考察了算法的效果。
【关键词】：动态网络 移动内容分发 影响最大化 种子节点集选择 时间中心性 不重叠路径
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 绪论9-12
• 1.1 研究背景9-10
• 1.1.1 移动场景中的内容分发9
• 1.1.2 移动内容分发中的影响最大化问题9-10
• 1.2 研究目标与研究内容10-11
• 1.3 论文组织结构11-12
• 第二章 相关技术基础12-18
• 2.1 移动机会网络中的内容分发12
• 2.2 信息传播模型介绍12-14
• 2.2.1 独立级联模型13
• 2.2.2 线性阈值模型13
• 2.2.3 传染病模型13-14
• 2.3 节点中心性及其在传染病模型中的应用14-15
• 2.3.1 中心性的度量方法14-15
• 2.3.2 中心性方法的应用领域15
• 2.4 级联模型和阈值模型下的影响最大化问题研究15-16
• 2.5 种子节点集选择性能评测16-17
• 2.5.1 性能评测实验方法16-17
• 2.5.2 影响力传播性能评价指标17
• 2.6 本章小结17-18
• 第三章 基于中心性的种子节点集选择18-27
• 3.1 动态网络中的行程计算与时间可达图18-19
• 3.2 动态网络时间中心性度量19-20
• 3.2.1 时间中心性介绍19
• 3.2.2 度中心性(Degree)19
• 3.2.3 接近中心性(Closeness)19-20
• 3.2.4 介数中心性(Betweenness)20
• 3.3 中心性相关度实验结果20-22
• 3.3.1 相关度实验思路20-21
• 3.3.2 中心性相关度实验结果21
• 3.3.3 实验结果分析21-22
• 3.4 基于中心性的种子节点集选择22-24
• 3.4.1 算法设计思路22-23
• 3.4.2 内容分发仿真实验结果23-24
• 3.5 基十覆盖增益的种子节点集选择24-26
• 3.5.1 算法设计思路24-25
• 3.5.2 内容分发仿真实验结果25-26
• 3.6 本章小结26-27
• 第四章 基于概率传播模型的种子节点集选择27-36
• 4.1 级联传播模型中的影响最大化27-28
• 4.1.1 不重叠路径27-28
• 4.1.2 节点间可达概率计算28
• 4.2 基于可达概率图的种子节点集选择28-32
• 4.2.1 算法设计思路28-29
• 4.2.2 最大影响路径计算29-30
• 4.2.3 不重叠路径计算30
• 4.2.4 基于影响概率的贪婪算法30-31
• 4.2.5 算法过程示例31-32
• 4.3 移动机会网络中的节点选择32-33
• 4.3.1 节点间相遇概率和可达概率计算32
• 4.3.2 实验过程及结果分析32-33
• 4.4 在线社交网络中的节点选择33-35
• 4.4.1 在线社交网络的数据获取33-34
• 4.4.2 节点间可达概率计算34
• 4.4.3 实验过程及结果分析34-35
• 4.5 本章小结35-36
• 第五章 论文总结与未来工作展望36-38
• 5.1 论文总结36
• 5.2 未来工作展望36-38
• 致谢38-39
• 硕士期间发表论文39-40
• 参考文献40-42

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本文编号：906456