一种基于记忆认知启发机会网络动态社区检测方法

发布时间：2017-12-22 13:15

  本文关键词：一种基于记忆认知启发机会网络动态社区检测方法　出处：《新疆大学》2017年硕士论文　论文类型：学位论文

  更多相关文章： 机会网络 动态社区 记忆激活量 认知启发法

【摘要】：机会网络是一种依靠节点移动带来相遇机会进行传递消息的新型网络模型。网络的社区结构是研究网络的基础,体现了网络结构的功能和特点,对分析网络特征具有重要意义。然而在机会网络中,节点无时无刻都在运动,机会网络中的社区不再像传统的静态网络中的社区那样呈现出静态特性,因此检测机会网络中的动态社区成为研究机会网络的重要问题。为了解决检测机会网络中动态社区的问题,在分析现有的机会网络动态社区检测算法的基础上,提出了一种基于记忆的认知启发机会网络动态社区检测方法,每个节点通过记录与其它节点的历史接触信息,计算出节点间的记忆激活量,把与该节点的记忆激活量落在某一阈值范围的节点赋予相同的社区标签,直至网络中所有的节点都被分配了社区标签。同时为了节省节点的缓存空间,本文引入了自适应遗忘过程,对于以往的历史接触信息,越早的相遇对记忆激活量的影响越小,如果历史的某次相遇通过判断达到了遗忘的条件,那么就从节点的缓存中删去此次相遇信息。为了更好应用社区,并验证社区对研究机会网络的意义和作用,从社区和信誉的角度提出了一种机会网络激励策略。为了验证算法的性能,采用ONE仿真平台进行仿真实验,并与经典算法的性能进行了对比,表明了本算法能够比较准确地检测机会网络中节点所在的社区。
【学位授予单位】：新疆大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：O157.5;TP393.02

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本文编号：1319658