异构兴趣网络中数据搜索算法研究

摘要

分析了兴趣网络的拓扑分布,得到了描述网络兴趣分布的兴趣聚集参数δ,提出了一种异构兴趣网络中的δ聚集搜索算法(δASA)。利用兴趣聚集参数δ选择合适的搜索半径,根据所搜索的资源选择搜索区域,合理利用异构网络搜索资源。仿真结果表明,该算法可以在保证一定搜索成功率的条件下,减小网络开销。