基于两阶段聚类的机会社会网络路由算法

发布时间：2018-05-07 11:10

  本文选题：事件链 + 聚类　； 参考：《电子科技大学学报》2017年04期

【摘要】：为提升机会社会网络路由过程中消息投递率、降低消息平均时延,对其消息转发过程进行了研究,提出一种基于两阶段聚类分析的机会社会网络路由算法。以分组路由策略为基础,通过两阶段聚类分析方法降低簇划分过程对节点资源的需求,并分别为簇内/间消息设计转发策略,优化了消息转发与中继节点选取的过程。此外,在聚类分析的过程中引入事件链分析的方法,深入挖掘节点间的内在社会关联,提高簇划分的准确性。仿真结果表明,在大规模复杂网络环境中该算法能够提高投递率5%~10%,降低投递时延10%以上,而在资源不足的情况下也能够获得接近80%的投递率。
[Abstract]:In order to improve the message delivery rate and reduce the average message delay in the routing process of opportunistic social networks, the message forwarding process is studied, and an opportunistic social network routing algorithm based on two-stage clustering analysis is proposed. Based on the packet routing strategy, the two-stage clustering analysis method is used to reduce the demand for node resources in the process of clustering, and to design a forwarding strategy for intra-and inter-cluster messages, which optimizes the selection process of message forwarding and relay nodes. In addition, the method of event chain analysis is introduced in the process of clustering analysis, and the inherent social relation between nodes is deeply mined to improve the accuracy of cluster division. The simulation results show that the algorithm can improve the delivery rate and reduce the delivery delay by more than 10% in the large-scale and complex network environment, and it can also obtain nearly 80% delivery rate under the condition of insufficient resources.
【作者单位】： 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院;
【基金】：国家自然科学基金(61370212,61402127,61502118) 教育部高等学校博士点基金优先发展领域项目(20122304130002) 中央高校基本科研业务费专项资金(HEUCF100601)
【分类号】：TN929.5

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本文编号：1856685