本文關鍵詞：基于興趣和行為預測的移動社交網(wǎng)絡動態(tài)資源發(fā)現(xiàn)機制研究

  更多相關文章： 移動社交網(wǎng)絡 動態(tài)資源發(fā)現(xiàn) 興趣 行為預測 馬爾科夫

【摘要】：隨著便攜式設備(手機、PAD、筆記本等)的發(fā)展和普及以及短距離通信技術的成熟應用,越來越多的人通過移動設備自發(fā)地組織成非連續(xù)的、延遲容忍的無線自組織網(wǎng)絡,這種特殊的自組織網(wǎng)絡又被稱為移動社交網(wǎng)絡(Mobile Social Networking)。在移動社交網(wǎng)絡中,相似興趣的用戶會聚集在一起形成社區(qū),節(jié)點之間不依賴外部基礎設施,通過彼此間的機會接觸,以端到端的形式共享信息。由于移動社交網(wǎng)絡自組織無中心性所帶來的抗毀性強等優(yōu)勢,使得移動社交網(wǎng)絡下的資源共享具有廣泛的應用前景。然而,在它所帶來的巨大優(yōu)勢背后,其拓撲結構頻繁變化、寬帶受限、機會接觸等特點使得資源發(fā)現(xiàn)面臨著眾多的考驗,傳統(tǒng)的在線社交網(wǎng)絡下的資源發(fā)現(xiàn)已經不再適用于移動社交網(wǎng)絡。目前僅有的幾類移動社交網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)方法大都是借鑒在線社交網(wǎng)絡中的資源發(fā)現(xiàn)思想,建立在對節(jié)點之間的邏輯關系分析基礎之上,更多地集中在物理社會網(wǎng)絡與其邏輯覆蓋網(wǎng)絡的映射,較少關注物理社會網(wǎng)絡本身特性。但是由于移動社交網(wǎng)絡本身的組網(wǎng)特點,使得移動社交網(wǎng)絡下節(jié)點之間的邏輯關系與底層物理連接都將成為影響資源發(fā)現(xiàn)效率的關鍵因素。協(xié)同節(jié)點之間的興趣特征與行為規(guī)律,在以興趣為主導的資源搜索過程中同時保證節(jié)點之間的底層物理連接,對進一步提高資源發(fā)現(xiàn)效率具有重要意義。因此,本文針對移動社交網(wǎng)絡中的資源發(fā)現(xiàn)問題,重點研究了節(jié)點之間在時間、空間、社會關系上的行為規(guī)律,并以此設計了一種基于興趣和行為預測的移動社交網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)機制。本文的主要研究內容可概括為以下五點:(1)總結了現(xiàn)有各類社交網(wǎng)絡下的資源發(fā)現(xiàn)方法,包括方法原理和優(yōu)缺點,詳細討論了各類方法中的關鍵技術;(2)針對移動社交網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集,從時間、空間、社會關系三個方面進行重點分析,獲得用戶節(jié)點的行為特征,挖掘移動社交網(wǎng)絡中節(jié)點的行為對資源發(fā)現(xiàn)效率的影響;(3)利用分析的節(jié)點行為特征建立一個有效的隱馬爾科夫模型,設計一種基于時空關聯(lián)的社區(qū)構建方法,對節(jié)點進行有效聚類;(4)針對網(wǎng)絡中共享興趣與未共享興趣的兩類節(jié)點,設計基于節(jié)點興趣與基于節(jié)點行為的兩種資源搜索方法,保證資源搜索效率、降低平均時延與通信開銷;(5)通過分析節(jié)點的行為特征,對節(jié)點移動與局部社區(qū)遷移變化建立馬爾科夫預測,實現(xiàn)輔助搜索決策與虛擬社區(qū)維護,進一步提高資源搜索效率,降低平均時延與通信開銷;本文提出的資源發(fā)現(xiàn)機制在隨機網(wǎng)絡仿真器(ONE)上得以實現(xiàn),實驗從模擬場景與真實數(shù)據(jù)集兩方面展開,從資源發(fā)現(xiàn)成功率,傳輸時延,通信開銷方面對資源發(fā)現(xiàn)機制的綜合性能進行了評估。實驗結果表明,所提出的方法與同類方法相比,具有較高的資源發(fā)現(xiàn)成功率、較低的平均時延和通信開銷。
【關鍵詞】：移動社交網(wǎng)絡 動態(tài)資源發(fā)現(xiàn) 興趣 行為預測 馬爾科夫
【學位授予單位】：江蘇大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TP393.01
【目錄】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-10
• 第一章 緒論10-17
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 國內外研究現(xiàn)狀11-15
• 1.2.1 在線社交網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)12-13
• 1.2.2 移動社交網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)13-15
• 1.3 本文的主要研究內容和貢獻15-16
• 1.4 本文組織結構16-17
• 第二章 相關工作17-29
• 2.1 社交網(wǎng)絡簡介17-19
• 2.2 社區(qū)發(fā)現(xiàn)與聚類算法19-22
• 2.3 HMM理論基礎22-26
• 2.3.1 HMM基本結構22-23
• 2.3.2 HMM基本假設23
• 2.3.3 HMM三個基本問題23-26
• 2.4 移動自組織結構下的資源發(fā)現(xiàn)算法研究26-28
• 2.5 本章小結28-29
• 第三章 基于興趣和行為預測的資源發(fā)現(xiàn)策略29-54
• 3.1 數(shù)據(jù)集分析29-36
• 3.1.1 相關數(shù)據(jù)集29-31
• 3.1.2 時間因素31-34
• 3.1.3 空間因素34-35
• 3.1.4 社會關系因素35-36
• 3.2 基于時空關聯(lián)的社區(qū)構建36-45
• 3.2.1 網(wǎng)絡模型36-39
• 3.2.2 局部社區(qū)構建39-44
• 3.2.3 全局社區(qū)構建44-45
• 3.3 資源發(fā)現(xiàn)過程45-50
• 3.3.1 基于節(jié)點興趣的資源發(fā)現(xiàn)過程45-49
• 3.3.2 基于節(jié)點行為的資源發(fā)現(xiàn)過程49-50
• 3.4 基于Markov的增強型動態(tài)資源發(fā)現(xiàn)策略50-53
• 3.4.1 節(jié)點移動預測50-52
• 3.4.2 局部社區(qū)預測52-53
• 3.5 本章小結53-54
• 第四章 移動社交網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)策略的性能評估與分析54-63
• 4.1 實驗環(huán)境及仿真工具54
• 4.1.1 實驗環(huán)境54
• 4.1.2 仿真工具介紹54
• 4.2 模擬仿真驗證及結果分析54-59
• 4.2.1 場景和參數(shù)設定55-56
• 4.2.2 實驗結果及分析56-59
• 4.3 數(shù)據(jù)集仿真驗證及結果分析59-62
• 4.3.1 場景和參數(shù)設定59
• 4.3.2 實驗結果及分析59-62
• 4.4 本章小結62-63
• 第五章 總結與展望63-65
• 5.1 主要工作總結63-64
• 5.2 工作展望64-65
• 參考文獻65-68
• 致謝68-69
• 攻讀碩士期間研究成果69

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5 杜p，

本文編號：991345