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移动社交网络中一种基于节点相似度和活跃度的数据转发算法

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致谢

摘要

第一章 绪论

1.1 课题的研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 研究目的和意义

1.4 本文的主要工作

1.5 本文的组织结构

第二章 DTN网络与移动社交网络简介

2.1 DTN网络简介

2.1.1 DTN网络的特点

2.1.2 DTN网络的研究现状

2.1.3 DTN网络的应用

2.1.4 研究目的及意义

2.2 移动社交网络简介

2.2.1 移动社交网络的主要特征

2.3 本章小结

第三章 社区特征和社区划分算法

3.1 社会网络简介

3.2 社区简介

3.3 社区划分算法

3.3.1 基于图分解的方法--Kerighan-Lin算法

3.3.2 基于社会学的方法

3.3.3 其他经典算法

3.4 本章小结

第四章移 动社交网络中一种基于节点相似度和活跃度数据转发算法

4.1 引言

4.2 基于节点相似度和活跃度的转发问题

4.2.1 网络和移动模型

4.2.2 研究问题的模型化

4.3 仿真及结果分析

4.3.1 仿真环境

4.3.2 结果分析

4.4 本章小结

第五章 总结

参考文献

攻读硕士学位期间学术活动及成果情况

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摘要

容迟网络(Delay Tolerant Network,DTN)是指一类特殊的无线网络。由于在该网络中,端到端的路径通常很难建立,所以网络中的消息传播具有很大的延时。其主要应用于海洋监测、卫星通信、汽车网络、移动社交网络、军事网络、偏远地区通信等领域。移动社交网络作为容迟网络的一个分支是近年来无线通信领域一个新的研究热点,数据传发算法是移动社交网络研究的一个重要方面。由于在移动社交网络中人们移动具有一定的规律性,因此通过分析网络的动态变化、网络中个体的动态特征以及它们之间的联系来研究移动社交网络具有实际意义。  本文的主要贡献是从节点共同形成的社会属性角度出发,提出一种基于节点相似度和活跃度的效用转发算法。首先,本文从实际的跟踪文件中发现,在移动社交网络中,用户通常会有几个经常移动的区域,他们不是随机移动的。根据这一规律我们建立了社区网络模型。提出节点的两个动态特征——节点的相似度和活跃度这两个概念。其次,针对实际情况提出了一种基于节点相似度和活跃度的效用转发算法,其核心思想是,在数据转发过程中,数据包携带者通过节点的相似度和活跃度的比较来决定是否选择碰面网络节点作为数据转发节点,通过减少网络中数据包传输次数达到能量优化。最后,实验结果表明我们的算法与著名的Epidemic、Label算法以及Greedy Total算法和相比,能够明显地降低网络资源的开销的,同时传递率方面也优于Label。

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