机会社会网络的节点移动模型研究

发布时间：2017-03-31 12:01

  本文关键词：机会社会网络的节点移动模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着便携式智能设备的不断发展，社会对网络技术的发展也不断提出新的要求。正是这种新的需求驱动下，机会社会网络作为一个新兴的领域也越来越受到研究者们的关注。机会社会网络泛指由具有社会关系的人所携带的移动设备组成的网络，该网络通过人携带的终端设备的移动得到通信机会，实现机会式的数据交换。由于在机会社会网络中固定的网络基础设施并不是必需的，因此它具有很强的灵活性并且能够快速组网，已经被广泛应用到社会关系挖掘、城市规划等不同场景，同时该网络技术还可以广泛用于信息感知、处理和传播等场合，并具有广阔的应用前景。 由于在现实场景中构建真实的机会社会网络环境来对网络性能进行评价是相当困难的，所以仿真研究是目前机会社会网络研究采取的主要方式。在网络仿真中，移动模型提供网络中节点的运动方式及运动规律，它是网络仿真中的几个重要组成部分之一。网络中的移动通信设备由人携带是机会社会网络的主要特点，因此网络中节点的移动方式也就具有人的移动规律。本文主要在分析和总结人类移动特征的基础上，结合相关机会网络理论知识，提出了以下两种不同的节点移动模型： 1）针对一些社会服务性活动中人类表现出的社会性移动特征，结合社会网络中节点中心性理论，提出了一种兴趣社区引导的节点移动模型。该模型使用节点的兴趣概率值向量形式来表示人们对一些活动事件的感兴趣程度，同时引用人类动力学中的兴趣模型来描述节点的兴趣概率值变化情况，使节点的兴趣比较广泛而且也具有时变性。该模型首先把模拟场景中的节点划分成不同的社区，然后根据节点的度中心性计算每个社区里度值最大的节点作为超级节点，超级节点负责统计社区里的信息。社区内的节点服从随机路点移动模型(RWP)，漫游节点在兴趣的驱动下向社区移动，到达目标社区后在社区内暂停一段时间再向下一个目标社区移动。 2）针对现实生活中人们的社交关系和兴趣爱好对节点进行社会活动的驱动作用，提出了一种基于人的社会活动的节点移动模型。社会活动仅指人们空闲时间的社会活动。对于这些活动，人们一般会选择与自己关系较好并且兴趣相同的人组成群组进行移动，对于活动的场所也会选择自己经常去的并且距离较近的地方。根据这种应用场景下人的移动方式，，该模型建立了节点与节点之间、节点与活动之间和活动与活动场所之间的三种关系。首先利用社会网络模型作为节点社会关系的输入，得到每个节点的社会关系集合。然后同样把节点对活动的感兴趣程度抽象为兴趣概率值，该值随时间的变化具有周期性和随机性。利用皮尔逊相关系数计算节点与节点社会关系集合中的兴趣相似集合，节点根据兴趣相似集合选择将要进行的活动，最后选择活动场所。 上述的两种模型虽然针对不同的社会活动应用场景，但都体现了人的社交关系和兴趣爱好对节点移动的驱动作用。同时仿真实验表明，两个模型都接近真实数据集的统计结果。
【关键词】：机会社会网络 社交关系 人类移动特征 兴趣 移动模型
【学位授予单位】：中北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TN929.5
【目录】：

• 摘要4-6
• Abstract6-11
• 1 绪论11-19
• 1.1 研究背景与意义11-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.3 主要研究内容17-18
• 1.4 论文组织结构18-19
• 2 社会网络及网络理论研究19-32
• 2.1 社会网络简介19-21
• 2.2 网络基本拓扑性质21-24
• 2.2.1 平均路径长度21
• 2.2.2 聚类系数21-22
• 2.2.3 幂律度分布22
• 2.2.4 度的相关性和同配性22-24
• 2.2.5 社团结构24
• 2.3 网络中节点重要性24-26
• 2.3.1 度中心性25
• 2.3.2 接近中心性25-26
• 2.3.3 介数中心性26
• 2.4 社会网络模型26-31
• 2.4.1 小世界网络模型27-28
• 2.4.2 BA 无标度网络模型28-29
• 2.4.3 Holme-Kim 模型29-30
• 2.4.4 Toivonen 模型30-31
• 2.5 本章小结31-32
• 3 人类移动特征和移动模型研究32-41
• 3.1 人类移动特征32-35
• 3.1.1 人类移动轨迹的统计特征32-34
• 3.1.2 人类移动的可预测性特征34-35
• 3.2 人类移动性建模的研究35-40
• 3.2.1 基于位置偏好的人类移动模型35-37
• 3.2.2 基于日程的人类移动模型37-38
• 3.2.3 基于社交关系的人类移动模型38-40
• 3.3 本章小结40-41
• 4 兴趣社区引导的节点移动模型41-52
• 4.1 提出背景41
• 4.2 相关定义41-42
• 4.3 移动模型设计42-45
• 4.3.1 社区划分43
• 4.3.2 超级节点计算兴趣均值43
• 4.3.3 节点移动过程43-45
• 4.3.4 社区停留时间选择45
• 4.4 仿真分析45-51
• 4.4.1 仿真工具介绍45-46
• 4.4.2 仿真环境设置46-47
• 4.4.3 仿真结果及分析47-51
• 4.5 本章小结51-52
• 5 基于人的社会活动的节点移动模型52-61
• 5.1 提出背景52
• 5.2 相关定义52-53
• 5.3 模型设计53-57
• 5.3.1 兴趣变化调节机制53-55
• 5.3.2 兴趣相似用户集的选取55-56
• 5.3.3 活动场所的选择56
• 5.3.4 模型的总体描述56-57
• 5.4 仿真实验57-60
• 5.4.1 仿真环境设置57-58
• 5.4.2 仿真结果与分析58-60
• 5.5 本章小结60-61
• 6 总结和展望61-63
• 6.1 本文总结61-62
• 6.2 未来展望62-63
• 参考文献63-69
• 攻读硕士期间发表的论文及取得的研究成果69-70
• 致谢70-71

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 时锐;杨孝宗;;自组网Random Waypoint移动模型节点空间概率分布的研究[J];计算机研究与发展;2005年12期

2 张衡阳;许丹;刘云辉;蔡宣平;;一种平滑高斯半马尔可夫传感器网络移动模型[J];软件学报;2008年07期

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4 CHENG Gang;SONG Mei;ZHANG Yong;XING Yi-hai;BAO Xu-yan;;Routing protocol based on social characteristics for opportunistic networks[J];The Journal of China Universities of Posts and Telecommunications;2014年01期

  本文关键词：机会社会网络的节点移动模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：279554