基于半朴素贝叶斯分类器的车载容迟网路由算法

摘要

在真实环境下的车载容迟网中,节点的移动模式通常具有一定的时间周期性.基于这个特性,文中提出了基于半朴素贝叶斯分类器的路由算法.该算法基于节点周期性移动的网络属性(比如数据包转发的时间和地点)划分节点类别并以此进行路由决策.相较于现有基于先验概率的算法和朴素贝叶斯算法,该算法基于包含更多信息的后验概率并着重考虑属性间的依赖关系.仿真实验结果表明,该算法相较于传统的路由算法提升了报文投递率,并减少了网络开销.