本文關(guān)鍵詞： 機會轉(zhuǎn)發(fā) 社會網(wǎng)絡(luò) 社團結(jié)構(gòu) 興趣值　出處：《計算機科學(xué)》2017年07期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：社會網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點的移動特點可以歸結(jié)為強移動性和弱移動性兩種類型。提出的MTBR(Mobile-Tendency Based Routing)算法引入了移動傾向的概念,將人的移動習(xí)慣與節(jié)點的移動規(guī)律進行關(guān)聯(lián)。該算法通過檢測出社會網(wǎng)絡(luò)中強移動性節(jié)點的移動傾向,并利用強移動節(jié)點來攜帶數(shù)據(jù)并進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。實驗數(shù)據(jù)表明,節(jié)點移動性越強其移動傾向越明顯;相較于同類算法,MTBR算法可以有效地將消息向較遠(yuǎn)的目的地轉(zhuǎn)發(fā),其產(chǎn)生的轉(zhuǎn)發(fā)能耗較低,送達率更穩(wěn)定。
[Abstract]:The mobility characteristics of nodes in social networks can be divided into two types: strong mobility and weak mobility. The proposed MTBR(Mobile-Tendency Based routing algorithm introduces the concept of mobility tendency. The algorithm detects the mobility tendency of strong mobility nodes in social networks and carries out data transmission by using strong mobile nodes. The experimental data show that, The stronger the mobility of the node, the more obvious its mobility tendency, and compared with the similar algorithm, the MTBR algorithm can effectively forward the message to the farther destination, the transmission energy consumption is lower and the delivery rate is more stable.
【作者單位】： 東南大學(xué)計算機網(wǎng)絡(luò)和信息集成教育部重點實驗室;南京郵電大學(xué)計算機學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61373139) 中國博士后科學(xué)基金面上項目(2014M560379);中國博士后科學(xué)基金特別資助項目(2015T80484)資助
【分類號】：TN929.5;TP393.02

【參考文獻】

相關(guān)期刊論文 前2條

1 嚴(yán)禹道;劉林峰;;一種基于可變半衰期的機會網(wǎng)絡(luò)社團興趣值更新策略[J];計算機科學(xué);2016年02期

2 熊永平;孫利民;牛建偉;劉燕;;機會網(wǎng)絡(luò)[J];軟件學(xué)報;2009年01期

【共引文獻】

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1 劉林峰;嚴(yán)禹道;吳國新;;一種基于節(jié)點移動傾向檢測的社會網(wǎng)絡(luò)機會轉(zhuǎn)發(fā)機制[J];計算機科學(xué);2017年07期

2 Jiansheng Yao;Chunguang Ma;Haitao Yu;Yanling Liu;Qi Yuan;;A Utility-Based Buffer Management Policy for Improving Data Dissemination in Opportunistic Networks[J];中國通信;2017年07期

3 彭碧濤;;接觸概率和數(shù)據(jù)分組新鮮度感知的機會網(wǎng)絡(luò)路由算法[J];小型微型計算機系統(tǒng);2017年07期

4 張m鍤，

本文編號：1521682