本文關(guān)鍵詞：移動(dòng)社交網(wǎng)中基于社交屬性的路由算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：近年來(lái)隨著移動(dòng)通信技術(shù)和通信網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展,大容量的智能移動(dòng)終端設(shè)備在全球范圍內(nèi)的普及率越來(lái)越高,其廣泛應(yīng)用推動(dòng)了分布式移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的誕生。然而,由于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中社交關(guān)系拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的快速變化,使得移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)中的路由變得比較困難。如何在短暫的社交關(guān)系拓?fù)鋱D的基礎(chǔ)上進(jìn)行有效的數(shù)據(jù)傳輸是近年來(lái)的研究熱點(diǎn),也是本文要解決的問(wèn)題。已提出的移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的路由算法主要分為兩種：一種是基于多副本策略的,但是多副本浪費(fèi)了不必要的網(wǎng)絡(luò)資源；另一種采用基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的圖論方法,沒(méi)有考慮到移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的社交性這一本質(zhì)屬性。針對(duì)以上問(wèn)題,本文提出了兩種路由算法,即二元網(wǎng)絡(luò)中基于社交屬性的路由算法一HERS和加權(quán)網(wǎng)絡(luò)中基于社交屬性的路由算法—APPOW.本文首先分析了二元移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn),并將移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的社交屬性與機(jī)器學(xué)習(xí)算法相結(jié)合,提出了二元網(wǎng)絡(luò)中基于社交屬性的路由算法—HERS.針對(duì)該算法,文中給出了移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)的系統(tǒng)模型、二元社交網(wǎng)絡(luò)的社交屬性以及算法的偽碼和具體實(shí)現(xiàn)過(guò)程�；趯�(shí)際數(shù)據(jù)—Cambridge數(shù)據(jù)集和Infocom05數(shù)據(jù)集的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,HERS算法能夠使得消息高效地傳輸?shù)侥康牡�。無(wú)論是消息的傳輸成功率還是平均時(shí)延方面,相比經(jīng)典的路由算法SimBet,HERS算法的性能有顯著的改善。雖然HERS算法有助于信息實(shí)時(shí)高效地傳輸,但是HERS算法依然存在兩點(diǎn)局限性。第一,HERS算法是建立在二元網(wǎng)絡(luò)分析的基礎(chǔ)之上的,但是現(xiàn)實(shí)生活中,大部分的網(wǎng)絡(luò)都是加權(quán)網(wǎng)絡(luò)；第二,本文采用常用的邏輯斯蒂回歸方法來(lái)學(xué)習(xí)參數(shù),但是該方法在成對(duì)比較的方法中并不是最優(yōu)的。為了解決這兩個(gè)問(wèn)題,本文設(shè)計(jì)了路由算法—APPOW.APPOW算法使用鏈接排名、加權(quán)網(wǎng)絡(luò)余弦相似度和聯(lián)系強(qiáng)度來(lái)選擇中繼節(jié)點(diǎn)。APPOW比HERS的性能優(yōu)越之處體現(xiàn)在三方面：首先,APPOW的系統(tǒng)模型采用的是加權(quán)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),更接近現(xiàn)實(shí)；其次,APPOW算法提出了鏈接排名屬性代表節(jié)點(diǎn)短時(shí)間內(nèi)的一個(gè)排名,使得社交網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的邊值從二值擴(kuò)展到了實(shí)值,增加了算法的魯棒性；最后,采用成對(duì)比較學(xué)習(xí)算法得出參數(shù)的值,使得算法從線下走到了線上。為了驗(yàn)證算法的有效性和優(yōu)越性,本文在Eclipse平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)了APPOW算法,并與其他相關(guān)算法進(jìn)行了對(duì)比分析,多次實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠更有效地實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸。綜上所述,本文提出的兩種路由算法—HERS和APPOW,相比之前的算法在性能方面有很大的優(yōu)越性。與HERS算法相比,從理論分析到實(shí)驗(yàn)的整個(gè)過(guò)程中,APPOW算法都更高效、更實(shí)用。
【關(guān)鍵詞】：移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò) 社交屬性 路由算法 參數(shù)學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：O157.5;TN929.5
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-17
• 1.1 研究背景及研究意義12-13
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-15
• 1.3 本文主要研究工作和工作安排15-17
• 2 分布式移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)概述17-33
• 2.1 DMSN網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)介17-19
• 2.1.1 DMSN網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)17-18
• 2.1.2 DMSN網(wǎng)絡(luò)特點(diǎn)18-19
• 2.2 DMSN路由機(jī)制和路由分類19-23
• 2.2.1 DMSN與MANET、傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)區(qū)別19-21
• 2.2.2 DMSN路由機(jī)制21
• 2.2.3 DMSN路由分類21-23
• 2.3 DMSN經(jīng)典路由協(xié)議23-29
• 2.3.1 Direct Delivery和First Contact算法23-24
• 2.3.2 Epidemic和Adaptive Epidemic算法24
• 2.3.3 Spray and Wait算法24-25
• 2.3.4 Prophet算法25-26
• 2.3.5 MaxProp算法26
• 2.3.6 SimBet算法26-27
• 2.3.7 Bubble Rap算法27-29
• 2.4 參數(shù)學(xué)習(xí)方法簡(jiǎn)介29-31
• 2.4.1 邏輯斯蒂回歸29-30
• 2.4.2 排序?qū)W習(xí)30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 3 基于二元網(wǎng)絡(luò)的路由算法研究33-49
• 3.1 系統(tǒng)模型33-34
• 3.2 DMSN的社交網(wǎng)絡(luò)分析34-38
• 3.2.1 自我中介中心性34-37
• 3.2.2 二元網(wǎng)絡(luò)的相似度37
• 3.2.3 二元網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系強(qiáng)度37-38
• 3.3 基于社交屬性的路由算法-HERS38-41
• 3.3.1 效用函數(shù)的設(shè)計(jì)38-39
• 3.3.2 HERS算法偽碼39-40
• 3.3.3 效用函數(shù)權(quán)值的計(jì)算及其應(yīng)用場(chǎng)景40-41
• 3.4 算法仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)41-45
• 3.4.1 仿真平臺(tái)Eclipse簡(jiǎn)介41-42
• 3.4.2 仿真數(shù)據(jù)集分析42-44
• 3.4.3 仿真平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)和初始化設(shè)計(jì)44-45
• 3.5 仿真結(jié)果分析45-48
• 3.5.1 傳輸成功率比較45-46
• 3.5.2 平均端到端時(shí)延比較46-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 4 基于加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的路由算法研究49-65
• 4.1 系統(tǒng)模型49-50
• 4.2 帶權(quán)值DMSN的社交屬性分析50-53
• 4.2.1 鏈接排名50-52
• 4.2.2 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的余弦相似度52-53
• 4.2.3 加權(quán)網(wǎng)絡(luò)的聯(lián)系強(qiáng)度53
• 4.3 基于參數(shù)優(yōu)化的路由算法-APPOW53-58
• 4.3.1 效用函數(shù)的設(shè)計(jì)53-54
• 4.3.2 APPOW算法偽碼54-57
• 4.3.3 pair-wise學(xué)習(xí)算法57-58
• 4.4 算法仿真平臺(tái)設(shè)計(jì)58-59
• 4.4.1 仿真原始數(shù)據(jù)處理58-59
• 4.4.2 仿真平臺(tái)初始化設(shè)計(jì)59
• 4.5 仿真結(jié)果分析59-64
• 4.5.1 傳輸成功率比較60-61
• 4.5.2 平均端到端時(shí)延比較61-62
• 4.5.3 平均跳數(shù)比較62-64
• 4.6 本章小結(jié)64-65
• 5 結(jié)論與展望65-67
• 5.1 工作總結(jié)65-66
• 5.2 未來(lái)展望66-67
• 參考文獻(xiàn)67-70
• 作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果70-72
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集72

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：295490