本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中基于馬爾科夫模型的信息搜索算法的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)(Mobile Social Network)是容遲網(wǎng)絡(luò)(Delay Tolerant Networks,DTNs)的一個(gè)應(yīng)用。移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)是通過手機(jī)、藍(lán)牙、pad等各種便攜移動(dòng)通信設(shè)備而在虛擬網(wǎng)絡(luò)空間里形成的一種人際關(guān)系網(wǎng)絡(luò)。隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,尤其是隨著3G技術(shù)的成熟、4G技術(shù)的到來以及智能手機(jī)的普及,移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)量逐年增多,帶動(dòng)了移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展。當(dāng)今社會(huì),人們每天甚至每時(shí)每刻都在與信息打交道。信息在社會(huì)生活的中的作用日益重要,如何快速有效地搜索信息是現(xiàn)代人才必須掌握的技能。最近,對(duì)信息搜索算法的研究是移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的一個(gè)熱門話題。本文中,首先研究了移動(dòng)社交網(wǎng)路的發(fā)展由來、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)與社交網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別和聯(lián)系、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的基本特點(diǎn)、移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)常見的幾種類型以及移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中幾種典型的信息搜索算法。接著,介紹了馬爾科夫鏈的預(yù)備知識(shí)、離散時(shí)間和連續(xù)時(shí)間的馬爾科夫鏈、馬爾科夫鏈的預(yù)測(cè)方法、馬爾科夫鏈的穩(wěn)態(tài)分布以及馬爾科夫鏈的應(yīng)用。最后,提出了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中一個(gè)新穎的三跳信息搜索算法(QFD)。該算法把信息的查詢分為兩個(gè)階段,查詢階段和反饋階段。首先,查詢?cè)垂?jié)點(diǎn)委托鄰居作為查詢代表去目的社區(qū)查詢信息。然后,查詢代表到達(dá)目的社區(qū)并獲得相關(guān)信息后,再委托他周圍的鄰居反饋給查詢?cè)垂?jié)點(diǎn)。我們用半馬爾科夫的鏈模型預(yù)測(cè)節(jié)點(diǎn)的移動(dòng)性和未來的位置。在查詢階段,選擇查詢概率較高的節(jié)點(diǎn)作為查詢節(jié)點(diǎn),并提出首達(dá)時(shí)間的概念。在反饋階段,選擇比查詢節(jié)點(diǎn)反饋概率較高的節(jié)點(diǎn)作為反饋節(jié)點(diǎn)。通過仿真實(shí)驗(yàn),結(jié)果顯示該算法與現(xiàn)有的算法相比,不僅提高了信息搜索概率而且減小了拷貝數(shù)目。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)查詢 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò) 馬爾科夫鏈 用戶移動(dòng)性 信息搜索
【學(xué)位授予單位】：合肥工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：O211.62;TP393.09;TN929.5
【目錄】：

• 致謝7-8
• 摘要8-9
• ABSTRACT9-14
• 第一章 緒論14-20
• 1.1 課題的研究背景14
• 1.2 DTN網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)概述14-15
• 1.3 DTN網(wǎng)絡(luò)的性能15-18
• 1.3.1 DTN網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)15-17
• 1.3.2 DTN網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用17-18
• 1.4 研究現(xiàn)狀與主要任務(wù)18-19
• 1.5 研究的目的及意義19
• 1.6 本文的組織結(jié)構(gòu)19-20
• 第二章 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀20-28
• 2.1 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的由來20-21
• 2.2 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)用戶的基本特征21-23
• 2.3 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)常見的幾種類型23-24
• 2.4 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中幾種典型的信息搜索算法24-27
• 2.4.1 Epidemic算法25
• 2.4.2 Greedy Total算法25-26
• 2.4.3 DelQue算法26-27
• 2.5 移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展未來27
• 2.6 本章小結(jié)27-28
• 第三章 馬爾科夫鏈28-35
• 3.1 離散時(shí)間的馬爾科夫鏈28-31
• 3.1.1 離散時(shí)間Markov鏈的定義28
• 3.1.2 轉(zhuǎn)移概率矩陣和n步轉(zhuǎn)移概率28-29
• 3.1.3 Chapman-Kolmogorov方程29
• 3.1.4 Markov鏈的狀態(tài)分類29-31
• 3.1.5 平穩(wěn)分布31
• 3.2 連續(xù)時(shí)間的馬爾科夫鏈31-32
• 3.2.1 連續(xù)時(shí)間Markov鏈的定義31-32
• 3.2.2 轉(zhuǎn)移概率矩陣32
• 3.2.3 Chapman-Kolmogorov方程32
• 3.3 馬爾科夫鏈的應(yīng)用32-33
• 3.4 本章小結(jié)33-35
• 第四章 DTNs網(wǎng)絡(luò)中一種基于查詢代表和反饋代表的信息搜索算法35-46
• 4.1 引言35-36
• 4.2 模型36-38
• 4.2.1 網(wǎng)絡(luò)模型和假設(shè)36-37
• 4.2.2 離散時(shí)間齊次的半馬爾科夫模型37-38
• 4.2.3 地理社區(qū)下的穩(wěn)態(tài)概率分布38
• 4.3 查詢代表和反饋代表算法38-41
• 4.4 模擬仿真和性能評(píng)估41-45
• 4.4.1 QFD與其他算法的性能比較41-42
• 4.4.2 λ值對(duì)QFD算法性能的影響42-43
• 4.4.3 p值對(duì)QFD算法性能的影響43-45
• 4.5 本章小結(jié)45-46
• 第五章 總結(jié)與展望46-47
• 參考文獻(xiàn)47-50
• 攻讀碩士學(xué)位期間學(xué)術(shù)活動(dòng)及成果情況50

【相似文獻(xiàn)】

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