【摘要】：機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)是一種節(jié)點(diǎn)對(duì)不斷連接又經(jīng)常斷開的間歇式連通網(wǎng)絡(luò),通過節(jié)點(diǎn)頻繁移動(dòng)帶來的連接機(jī)會(huì)實(shí)現(xiàn)通信的分布式系統(tǒng),具有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞沁B通、規(guī)模大、動(dòng)態(tài)性高,節(jié)點(diǎn)移動(dòng)具有一定的社會(huì)性、非周期性,機(jī)會(huì)通信存在間歇性、時(shí)序性等特點(diǎn),近年來學(xué)術(shù)界對(duì)其十分關(guān)注。鏈路預(yù)測(cè)是通過研究節(jié)點(diǎn)屬性和節(jié)點(diǎn)之間網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化,估計(jì)節(jié)點(diǎn)間未來存在鏈接的可能性,是機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)研究的熱點(diǎn)和難點(diǎn)之一。論文分析了機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)隨時(shí)間不斷發(fā)生改變的特點(diǎn),介紹了國(guó)內(nèi)外現(xiàn)有的鏈路預(yù)測(cè)方法以及輕量級(jí)梯度提升機(jī)在解決時(shí)間序列問題中的廣泛應(yīng)用。針對(duì)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)不斷移動(dòng)的特點(diǎn),引入歷史信息分別改進(jìn)基于鄰居的資源分配指標(biāo)和基于距離的局部路徑指標(biāo),并將兩者融合得到機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)相似性指標(biāo)O_LS;對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行分析,劃分時(shí)間片后構(gòu)造滑動(dòng)時(shí)間窗口,計(jì)算相應(yīng)的機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)相似性指標(biāo)O_LS,得到預(yù)測(cè)模型的輸入;選擇決策樹作為基學(xué)習(xí)器,投票法作為集成策略,以網(wǎng)格搜索和交叉驗(yàn)證的方法優(yōu)化訓(xùn)練模型確定模型的迭代次數(shù)和樹葉子節(jié)點(diǎn)的數(shù)目,得到輕量級(jí)梯度提升機(jī)模型,預(yù)測(cè)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的鏈路。本文使用ITC和INFOCOM兩個(gè)真實(shí)世界數(shù)據(jù)集,基于Sklearn機(jī)器學(xué)習(xí)庫進(jìn)行實(shí)驗(yàn),采用精確度和AUC作為評(píng)價(jià)指標(biāo),驗(yàn)證相似性指標(biāo)O_LS的有效性和穩(wěn)定性,評(píng)價(jià)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型的性能。兩個(gè)數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相比于CN、PA、RA相似性指標(biāo)預(yù)測(cè)方法,本文構(gòu)造的相似性指標(biāo)O_LS具有更好的精確度和穩(wěn)定性,以及構(gòu)建的輕量級(jí)梯度提升機(jī)預(yù)測(cè)模型表現(xiàn)出良好的預(yù)測(cè)性能。
【圖文】：

圖 1-1 機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)示意圖機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的研究始于行星際網(wǎng)絡(luò)，由延遲、中斷容忍網(wǎng)絡(luò)（DTN）演化而來[7]。大家普遍認(rèn)為，DTN 是更大類網(wǎng)絡(luò)的特例，稱為機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)。機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)是低節(jié)點(diǎn)密度和節(jié)點(diǎn)移動(dòng)的不可預(yù)測(cè)性以及無線鏈路的苛刻性質(zhì)的網(wǎng)絡(luò)，可能使網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)長(zhǎng)時(shí)間斷開連接以及網(wǎng)絡(luò)各部分處于一個(gè)隔離的狀態(tài)。在過去很多年中，許多研究者越來越關(guān)注對(duì)機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)的研究。其中，消息路由、移動(dòng)性表征以及移動(dòng)性模型對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能的影響是最常見的主題。傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)中的節(jié)點(diǎn)一般被統(tǒng)一部署，機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)與之不同，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和節(jié)點(diǎn)的位置隨時(shí)間頻繁發(fā)生變化，舊節(jié)點(diǎn)可能會(huì)脫離網(wǎng)絡(luò)和新節(jié)點(diǎn)會(huì)加入網(wǎng)絡(luò)，不能事先判斷某節(jié)點(diǎn)對(duì)之間是否存在完整路徑。簡(jiǎn)單來說，其特性可以歸結(jié)如下：網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞沁B通、規(guī)模大、動(dòng)態(tài)性高，，節(jié)點(diǎn)移動(dòng)具有一定的社會(huì)性、非周期性，機(jī)會(huì)通信存在間歇性、時(shí)序性等。因此，研究網(wǎng)絡(luò)連通性[8-9]可以為優(yōu)化機(jī)會(huì)轉(zhuǎn)發(fā)機(jī)制的設(shè)計(jì)，為提高網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行質(zhì)量提供依據(jù)。傳統(tǒng)的自組織網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用側(cè)重于關(guān)注惡劣環(huán)境下進(jìn)行的通信，例如偏遠(yuǎn)山區(qū)通

成學(xué)習(xí)成學(xué)習(xí)是通過將多個(gè)基學(xué)習(xí)器按照一定組合策略整合到一起，學(xué)習(xí)可以將多個(gè)弱學(xué)習(xí)器通過集成得到一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，這個(gè)強(qiáng)的每一個(gè)弱學(xué)習(xí)器都有更好的性能。對(duì)弱學(xué)習(xí)器的要求，僅僅需猜測(cè)好一點(diǎn)點(diǎn)。大多數(shù)情況下，要求集成學(xué)習(xí)中的基學(xué)習(xí)器為相。基學(xué)習(xí)器通過改變樣本數(shù)據(jù)隨機(jī)抽樣、輸入特征選擇、輸出結(jié)數(shù)調(diào)節(jié)等方式獲得多個(gè)不同的學(xué)習(xí)器，按照某種集成策略進(jìn)行集能更優(yōu)的強(qiáng)學(xué)習(xí)器。集成學(xué)習(xí)原理于訓(xùn)練集數(shù)據(jù)，通過訓(xùn)練若干個(gè)個(gè)體學(xué)習(xí)器，采用一定的結(jié)合策成一個(gè)強(qiáng)學(xué)習(xí)器，以達(dá)到取長(zhǎng)補(bǔ)短的目的，如圖 2-1 所示。主要方法：Bagging、Boosting 和 Stacking，它們都是通過某種策略把組合起來，形成一個(gè)具有更高預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率的強(qiáng)學(xué)習(xí)算法。
【學(xué)位授予單位】：南昌航空大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TN929.5

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本文編號(hào)：2663390