本文關(guān)鍵詞：移動社交網(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】：近年來隨著移動通信技術(shù)和通信網(wǎng)絡的快速發(fā)展,大容量的智能移動終端設備在全球范圍內(nèi)的普及率越來越高,其廣泛應用推動了分布式移動社交網(wǎng)絡的誕生。然而,由于移動社交網(wǎng)絡中社交關(guān)系拓撲結(jié)構(gòu)的快速變化,使得移動社交網(wǎng)絡中的路由變得比較困難。如何在短暫的社交關(guān)系拓撲圖的基礎(chǔ)上進行有效的數(shù)據(jù)傳輸是近年來的研究熱點,也是本文要解決的問題。已提出的移動社交網(wǎng)絡的路由算法主要分為兩種：一種是基于多副本策略的,但是多副本浪費了不必要的網(wǎng)絡資源；另一種采用基于網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的圖論方法,沒有考慮到移動社交網(wǎng)絡的社交性這一本質(zhì)屬性。針對以上問題,本文提出了兩種路由算法,即二元網(wǎng)絡中基于社交屬性的路由算法一HERS和加權(quán)網(wǎng)絡中基于社交屬性的路由算法—APPOW.本文首先分析了二元移動社交網(wǎng)絡的特點,并將移動社交網(wǎng)絡的社交屬性與機器學習算法相結(jié)合,提出了二元網(wǎng)絡中基于社交屬性的路由算法—HERS.針對該算法,文中給出了移動社交網(wǎng)絡的系統(tǒng)模型、二元社交網(wǎng)絡的社交屬性以及算法的偽碼和具體實現(xiàn)過程�；趯嶋H數(shù)據(jù)—Cambridge數(shù)據(jù)集和Infocom05數(shù)據(jù)集的實驗結(jié)果表明,HERS算法能夠使得消息高效地傳輸?shù)侥康牡�。無論是消息的傳輸成功率還是平均時延方面,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算法有助于信息實時高效地傳輸,但是HERS算法依然存在兩點局限性。第一,HERS算法是建立在二元網(wǎng)絡分析的基礎(chǔ)之上的,但是現(xiàn)實生活中,大部分的網(wǎng)絡都是加權(quán)網(wǎng)絡；第二,本文采用常用的邏輯斯蒂回歸方法來學習參數(shù),但是該方法在成對比較的方法中并不是最優(yōu)的。為了解決這兩個問題,本文設計了路由算法—APPOW.APPOW算法使用鏈接排名、加權(quán)網(wǎng)絡余弦相似度和聯(lián)系強度來選擇中繼節(jié)點。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)絡結(jié)構(gòu),更接近現(xiàn)實；其次,APPOW算法提出了鏈接排名屬性代表節(jié)點短時間內(nèi)的一個排名,使得社交網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)的邊值從二值擴展到了實值,增加了算法的魯棒性；最后,采用成對比較學習算法得出參數(shù)的值,使得算法從線下走到了線上。為了驗證算法的有效性和優(yōu)越性,本文在Eclipse平臺上實現(xiàn)了APPOW算法,并與其他相關(guān)算法進行了對比分析,多次實驗結(jié)果表明,該算法能夠更有效地實現(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,從理論分析到實驗的整個過程中,APPOW算法都更高效、更實用。
【關(guān)鍵詞】：移動社交網(wǎng)絡 社交屬性 路由算法 參數(shù)學習
【學位授予單位】：北京交通大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 分布式移動社交網(wǎng)絡概述17-33
• 2.1 DMSN網(wǎng)絡簡介17-19
• 2.1.1 DMSN網(wǎng)絡體系結(jié)構(gòu)17-18
• 2.1.2 DMSN網(wǎng)絡特點18-19
• 2.2 DMSN路由機制和路由分類19-23
• 2.2.1 DMSN與MANET、傳統(tǒng)互聯(lián)網(wǎng)絡區(qū)別19-21
• 2.2.2 DMSN路由機制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)學習方法簡介29-31
• 2.4.1 邏輯斯蒂回歸29-30
• 2.4.2 排序?qū)W習30-31
• 2.5 本章小結(jié)31-33
• 3 基于二元網(wǎng)絡的路由算法研究33-49
• 3.1 系統(tǒng)模型33-34
• 3.2 DMSN的社交網(wǎng)絡分析34-38
• 3.2.1 自我中介中心性34-37
• 3.2.2 二元網(wǎng)絡的相似度37
• 3.2.3 二元網(wǎng)絡的聯(lián)系強度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)的設計38-39
• 3.3.2 HERS算法偽碼39-40
• 3.3.3 效用函數(shù)權(quán)值的計算及其應用場景40-41
• 3.4 算法仿真平臺設計41-45
• 3.4.1 仿真平臺Eclipse簡介41-42
• 3.4.2 仿真數(shù)據(jù)集分析42-44
• 3.4.3 仿真平臺的實現(xiàn)和初始化設計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 平均端到端時延比較46-48
• 3.6 本章小結(jié)48-49
• 4 基于加權(quán)網(wǎng)絡的路由算法研究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)絡的余弦相似度52-53
• 4.2.3 加權(quán)網(wǎng)絡的聯(lián)系強度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)的設計53-54
• 4.3.2 APPOW算法偽碼54-57
• 4.3.3 pair-wise學習算法57-58
• 4.4 算法仿真平臺設計58-59
• 4.4.1 仿真原始數(shù)據(jù)處理58-59
• 4.4.2 仿真平臺初始化設計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 未來展望66-67
• 參考文獻67-70
• 作者簡歷及攻讀碩士學位期間取得的研究成果70-72
• 學位論文數(shù)據(jù)集72

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