本文關(guān)鍵詞：基于動態(tài)數(shù)據(jù)分析的機會性內(nèi)容分發(fā)策略研究

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【摘要】：機會網(wǎng)絡(luò)是一種異于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu),它以“存儲-攜帶-轉(zhuǎn)發(fā)”的工作模式,利用節(jié)點移動帶來的通信機會實現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。然而,由于網(wǎng)絡(luò)拓撲變化快,使得機會網(wǎng)絡(luò)存在消息傳輸延時較大、投遞成功率較低等問題。這些問題限制了用戶體驗,制約了機會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的進一步發(fā)展。隨著應(yīng)用場景的改變以及網(wǎng)絡(luò)設(shè)施的改善,機會網(wǎng)絡(luò)場景中加入了基站、熱點和服務(wù)器等實體,以提高整個內(nèi)容分發(fā)效率。近年來,隨著手持智能設(shè)備的普及,機會網(wǎng)絡(luò)的研究熱點轉(zhuǎn)向了結(jié)合社會網(wǎng)絡(luò)理論研究手持設(shè)備組網(wǎng)、大數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)與數(shù)據(jù)分流、與集中式網(wǎng)絡(luò)結(jié)合的混合應(yīng)用系統(tǒng)等。本文以大數(shù)據(jù)內(nèi)容分發(fā)應(yīng)用為場景,提出中心服務(wù)器內(nèi)容分發(fā)模型,利用中心服務(wù)器的全局信息設(shè)計內(nèi)容分發(fā)策略以提高分發(fā)效率。論文主要工作包括：設(shè)計中心服務(wù)器內(nèi)容分發(fā)模型,該模型是基于機會網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備對等直連應(yīng)用模型,利用中心服務(wù)器、蜂窩網(wǎng)絡(luò)和機會網(wǎng)絡(luò)的三層結(jié)構(gòu),中心服務(wù)器負責(zé)數(shù)據(jù)分析和分發(fā)控制,通過蜂窩網(wǎng)絡(luò)進行小數(shù)據(jù)量的控制信息傳輸,機會網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)大數(shù)據(jù)量的內(nèi)容分發(fā)。用于中心服務(wù)器分析的數(shù)據(jù)來源于本校網(wǎng)絡(luò)真實使用數(shù)據(jù),從節(jié)點的移動反映人類活動規(guī)律,而人類活動存在固有的周期性與社會性的假設(shè)出發(fā),通過對歷史數(shù)據(jù)的統(tǒng)計分析,為每個物理位置選擇連通性強和活躍性高的節(jié)點作為該位置上的輔助轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點。實驗證明,有效利用輔助轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點能夠在保證快速擴散的同時降低散發(fā)過程中的盲目性,提高內(nèi)容分發(fā)效率。針對輔助轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點數(shù)量和存儲容量的限制,利用目標節(jié)點與輔助節(jié)點在位置上的重疊性,加強輔助節(jié)點選擇時的限制條件,同時加入轉(zhuǎn)發(fā)終止機制,當目標節(jié)點收到內(nèi)容后,其它擁有該內(nèi)容的節(jié)點在與服務(wù)器交互時及時獲知并移除該內(nèi)容,以達到緩解存儲的目的。最后,通過ONE仿真平臺進行仿真實驗,實驗結(jié)果表明優(yōu)化后的內(nèi)容分發(fā)策略在節(jié)點存儲壓力較大時有較好表現(xiàn)。
【關(guān)鍵詞】：機會網(wǎng)絡(luò) 數(shù)據(jù)分析 內(nèi)容分發(fā)策略 中心服務(wù)器
【學(xué)位授予單位】：東南大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.02
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-10
• 第一章 緒論10-13
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 研究目標及主要工作11-12
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第二章 研究現(xiàn)狀13-19
• 2.1 真實環(huán)境數(shù)據(jù)采集13-14
• 2.1.1 基于Access Point連接的數(shù)據(jù)集13
• 2.1.2 基于用戶直連的數(shù)據(jù)集13-14
• 2.1.3 基于定位系統(tǒng)的數(shù)據(jù)集14
• 2.2 機會網(wǎng)絡(luò)內(nèi)容分發(fā)策略14-17
• 2.2.1 基于副本拷貝的內(nèi)容分發(fā)策略14-15
• 2.2.2 基于歷史數(shù)據(jù)預(yù)測的內(nèi)容分發(fā)策略15-16
• 2.2.3 基于社會屬性的內(nèi)容分發(fā)策略16-17
• 2.3 機會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用場景17-18
• 2.4 本章小結(jié)18-19
• 第三章 中心服務(wù)器內(nèi)容分發(fā)模型19-24
• 3.1 中心服務(wù)器模型概述19-20
• 3.2 訂閱-發(fā)布與興趣匹配20-22
• 3.2.1 訂閱-發(fā)布機制概述21
• 3.2.2 興趣匹配21-22
• 3.3 輔助內(nèi)容分發(fā)過程22-23
• 3.4 本章小結(jié)23-24
• 第四章 真實環(huán)境數(shù)據(jù)采集與分析24-37
• 4.1 SEU-WLAN數(shù)據(jù)集24-28
• 4.1.1 數(shù)據(jù)預(yù)處理24-27
• 4.1.2 相遇記錄集生成27-28
• 4.2 基礎(chǔ)統(tǒng)計信息28-31
• 4.2.1 用戶接入空間分布統(tǒng)計28-30
• 4.2.2 用戶接入時間分布統(tǒng)計30-31
• 4.3 節(jié)點行為特性分析31-36
• 4.3.1 節(jié)點規(guī)律性分析31-32
• 4.3.2 節(jié)點相遇情況分析32-35
• 4.3.3 節(jié)點活躍性分析35-36
• 4.4 本章小結(jié)36-37
• 第五章 基于動態(tài)數(shù)據(jù)分析的機會性內(nèi)容分發(fā)策略37-46
• 5.1 內(nèi)容分發(fā)策略設(shè)計37-41
• 5.1.1 輔助轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點選擇37-39
• 5.1.2 DDA(Dynamic Data Analysis)內(nèi)容分發(fā)策略39
• 5.1.3 仿真結(jié)果與分析39-41
• 5.2 輔助轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點優(yōu)化選擇41-44
• 5.2.1 輔助節(jié)點組優(yōu)化42-43
• 5.2.2 仿真結(jié)果與分析43-44
• 5.3 本章小結(jié)44-46
• 第六章 總結(jié)與展望46-48
• 6.1 論文工作總結(jié)46-47
• 6.2 展望47-48
• 參考文獻48-51
• 致謝51-52
• 碩士期間發(fā)表論文52

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