基于社区移动社交网络的组播路由机制

针对移动社交网络的社会性和移动性,以降低消息组播过程中的网络开销为主要目标,设计了基于社区的组播路由机制.首先,提出了用于路由转发决策的社交度量、用来衡量节点间亲密程度的朋友关系度量,以及用于衡量节点在网络中活跃水平的联络系数.其次,针对当前消息所携带的目的节点,在社区结构中采用等待-对比-分离的策略产生动态组播树,进而实现多目的地消息的寻路.将该机制分别与基于社区的单播路由机制(CBUR)和基于社交差异的组播路由机制(SDMR)在不同数量的目的节点情况下进行仿真实验,结果表明该机制能够明显降低网络开销并且在不同性能上表现出优势.     

基于节点通信监听机制的高效感知消息传输机会网络路由研究

针对采用社区划分策略的机会网络路由算法在消息传输过程中存在冗余转发的问题,设计节点通信监听机制,构建了新的消息传输策略,以高效感知邻居节点社区属性信息;并充分考虑携带移动设备的人的移动轨迹特点,设计了社区移动模型;嵌入时间片轮回机制,对网络节点进行动态划分社区;最终提出了基于节点通信监听机制的高效感知消息分发机会网络路由算法。在社区内转发消息时,选取与目的节点通信范围重叠区域内的邻居节点作为下一跳,若不存在这样的节点则将消息转发给与目的节点相遇概率较大的邻居节点或目的节点;在社区间转发消息时,算法选取与目的社区通信概率较大的中继社区节点转发消息,通过充分利用通信重叠区域内的节点转发消息,优化转发节点判定机制,重设消息传输条件,降低消息转发次数,从而提高消息传输成功率,降低传输时延。理论分析和仿真结果显示:与当前机会路由算法相比,新算法的传输成功率以及转发效率更高、平均端到端时延与平均存储时间更低。     

基于贝叶斯概率树的机会社会网络转发节点选择方法

选择合适的节点并将消息迅速转发到目标节点是机会社会网络关键问题之一。现有研究的不足主要是未充分考虑节点的社会属性以及节点的动态性。本文提出了一种基于贝叶斯概率树的转发节点选择(Bayesian Probabilistic Tree Forward Node Selection,BFANS)方法。根据节点具有的社会属性及相遇概率划分社区;社区内利用节点相遇概率值构建贝叶斯概率树;分别采用社区内和社区间两种方式进行消息的转发。实验表明,该方法在消息投递成功率上得到提高,并且降低消息的平均时延及路由开销比率。     

嵌入社区半径的力引导与径向树混合布局算法

力引导布局算法存在无法展示复杂网络社区结构的缺陷,虽引入聚类的方式来展示社区结构,但社区内节点拥挤且排列无序,不利于观察社区内节点的结构特征与连边关系,为此提出嵌入社区半径的力引导与径向树混合布局算法.该算法首先采用K-means算法对网络节点进行社区划分;然后,用社区内节点数量确定社区半径,并将社区半径嵌入到社区斥力、引力中来展示社区结构;最后,采用径向树布局分层可视化各社区内节点.实验中使用拥挤区域占比、点分布偏差、节点偏差等指标验证了本算法既能降低拥挤度又能减少节点布局偏差,可视化结果显示,本算法布局社区结构明显,节点层次分明,易于理解.     

基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法研究

针对图谱划分方法在划分社区结构不是很明显的网络时,不能得到好的划分效果,该文提出了基于边聚类系数的谱聚类社区划分方法.由于社区内部节点之间的连接比各个社区间节点的连接稠密,边聚类系数的大小反映了节点的聚集程度,因而通过网络中的边所构三角形的数量定义了聚类系数矩阵,矩阵中的元素即处于网络中的边实际构成三角形的数量.在增益函数最大化的过程中,使用了矩阵的特征值和特征向量,以此来进行社区划分.通过在真实网络数据中进行实验,结果表明该算法可行.     

非稳态拓扑下的机会网络分层模型

为了解决在消息敏感的机会网络中社团划分结果不可重用的问题,提出了一种与消息类型相匹配的机会网络分层模型.首先,将机会网络的物理节点集映射为与消息类型匹配的虚拟节点集,并以此为基础建立虚拟机会网络层;然后,在虚拟机会网络层上,建立虚拟节点集的社会关系;最后,对虚拟节点集的社会关系进行社团划分.实验结果表明:在消息数量相同的条件下,当消息序列中相邻位置消息的类型差异度分别为40%和100%时,在虚拟层上进行社团划分的时间与在物理机会网络上直接进行社团划分的时间相比分别减少约58%和89%;基于分层模型的社团划分的运行次数仅依赖于消息类型的数量,而不会随消息数量或消息序列中不同类型消息交错方式的变化而变化.     

基于辐射扩散的机会网络社区构建算法

针对在计算分布式k社团成员间的介数中心性时需要获取所有最短路径问题,基于核心节点辐射量计算和扩散模型,提出了基于辐射扩散的机会网络社区构建算法.该算法主要利用节点之间的辐射关系来表示节点的介数中心性,并以这种辐射关系为基础建立以一确定节点为核心的辐射社区,由于节点可以定期接收到核心节点的辐射量,避免了节点间最短路径的计算过程.当消息转发进入目标节点的辐射社区后,即可沿着最优的方向转发至目标节点,从而获取较高的辐射社区内部消息转发效率.实验结果表明,当社区结构相对稳定时,在保证一定消息转发成功率情况下,可以取得低于Epidemic的消息转发延迟.     

一种基于节点运动范围自感知的路由方法

针对传统的路由协议不能适应移动网络中由于节点稀疏分布、频繁断开或周期性移动造成的节点间歇性连接的情况,文中在网络状态未知的情况下,提出了基于节点运动范围自感知的路由协议MSAR.它不需要地理位置定位等硬件的支持,利用节点历史相遇信息来分析节点的运动范围,选择运动范围重叠较小的节点来转发消息.仿真实验结果表明,MSAR路由协议能够保证较高的消息交付比率和相对较低的平均延时,并能够大量减少消息在网络中的分发数量,减小网络开销.     

基于机会网络的路由算法

当前机会网络路由算法在数据包较少的情况下无法准确估算节点的兴趣,导致社区划分不合理,数据包在节点之间存在无效传递,从而增大了通信开销.针对此问题提出了一种将节点接收消息的历史次数和历史消息与各类消息间的相似度相结合,量化对各类消息的兴趣程度,并根据这种兴趣程度来划分兴趣社区的路由算法ILCR(interest level community route).ILCR具体转发策略是选择在目标社区内且到目的节点概率大的节点,或者活跃且可靠程度大的节点作为中继,通过ONE平台对ILCR仿真并与Epidemic、Prophet对比,结果表明ILCR在投递率比Prophet提高了约13%,比Epidemic提高了约113%、网络开销比Prophet降低了约94.4%,比Epidemic降低了约81%等,保证了在网络频繁间断且网络资源匮乏的情况下成功通信的可能.     

消息重要程度感知的机会网络自适应队列管理策略

机会网络中节点存储资源有限,为了提高机会网络中节点存储资源的使用效率,本文首先提出一种准确的节点活跃程度估计方法,并用于衡量消息的重要程度,进而,根据评估结果设计了适用于机会网络的自适应队列管理策略,确定节点队列内部消息优先级以及携带决策.该策略根据节点与其他节点相遇的次数估计节点活跃程度.节点活跃程度与消息成功传输直接相关,可用于衡量消息的重要程度.仿真结果表明,所提出的节点活跃度估计方法比较准确,误差小于5％,同时消息重要程度感知的自适应队列管理策略策略能有效提高消息成功投递率,降低网络平均时延和网络负载率.     

社会化机会网络中节点归属位置感知的路由机制

机会网络中的节点具有较强的社会属性,其对于机会网络路由机制的设计至关重要.在充分利用节点社会属性的基础上,提出一种节点归属位置感知的路由机制.社区中心节点通过相互协商的方式合理地为节点动态分配地址,以准确反映节点的相对地理位置.通过计算节点地址之间的海明距离,合理地确定了节点之间的相邻程度.在节点运动过程中,通过检测数据分组的目的节点与相遇节点是否归属于同一社区,而决策执行社区间路由或社区内路由,同时根据所相遇节点与目的节点的相邻程度,合理地为数据分组选择中继节点,有效地完成数据分组的转发.结果表明,所提出的机制能够提高数据分组成功投递率并降低传输开销.     

A Switch Agent for Wireless Sensor Nodes with Dual Interfaces: Implementation and Evaluation

Data generation in wireless sensor networks could be bursty as it is dictated by the presence or absence of events of interest that generate these data. While conventional sensor nodes possessed only one radio interface, next generation sensor nodes are expected to have two (possibly more) radio interfaces, each with different ranges, capacities, and power consumptions. Equipping sensor nodes with dual radios has its own benefits and can be quite useful in handling bursty traffic while at the same time satisfying the application’s delivery requirements. In this paper, we propose an adaptive interface switch agent that intelligently selects the interface to be used for data transmission at a sensor node based on the data burst length or end-to-end delay while taking into consideration power consumption and throughput. The proposed work generalizes earlier works in this area to enable both the source nodes and intermediate data forwarding nodes to initiate the activation of high power radios so that they can be utilized to a higher degree for converge-cast communication. We have performed extensive simulations with sensor nodes containing both IEEE 802.15.4 and IEEE 802.11 compatible radios. Our simulation results indicate that the switch agent yields throughput, delay, and packet delivery ratio comparable to the higher bandwidth interface alone, without incurring much energy wastage.     

P2P文件分发的遗传算法优化研究

P2P网络中节点加入和退出的随意性,影响着文件的可用性;为达到满意的性能,P2P社区必须对文件进行复制或替换.由此,提出引入遗传算法解决P2P文件可用性优化问题,它适合高效的、自适应的文件复制.为在组内成员节点之间复制源文件,将文件划分成大小相等的小片,依据链按时选择该节点的概率,将小片传送到成员节点;然后,每个节点向组内剩下的其它节点复制传播.该方法减少了文件复制的时间,提高了文件可用性.     

基于共邻节点相似度的加权网络社区发现方法

为实现加权网络的准确划分,发现真实的社区结构,提出一种基于模块度和共邻节点相似性的层次聚类社区划分方法IEM.首先,定义两节点间基于共邻节点的相似度.之后,基于该度量快速聚合当前节点和与其关联紧密度最强的邻居节点以形成初始社区,并进行社区扩展.最后,以最大化网络模块度为目标进行社区合并以优化划分结果.算法通过形成初始社区、扩展社区、合并社区三步,实现了加权网络合理有效的社区划分.以加权模块度作为社区划分质量的评价标准,在多个数据集上的实验结果表明,IEM算法优于加权CN、加权AA、加权RA.同时,与CRMA算法相比,IEM算法对加权网络社区划分的有效性和正确性更高.     

Mesh架构叠加网多播优先级抢占算法

加入叠加网多播的主机在带宽及其他方面存在异构性.在叠加网多播协议设计中考虑这些异构性,按优先级组织节点关系与系统架构,将提升系统的整体性能.本文利用Mesh架构叠加网多播中大部分数据经几棵树所组成的树子集进行传播的特性,定位主干多播树,在此基础上设计优先级抢占算法,使高能力节点抢占低能力节点位置,从而使高能力节点尽可能的靠近源点,以此提升系统整体性能和贡献较大节点的业务质量.本文给出了协议设计,并对目标架构进行了分析,最后通过仿真实验表明了本算法的有效性.     

基于网络结构及节点活动网络的PSN协议

将网络关联结构和位置匹配的思想引入到公共交换网络(PSN)的路由协议设计中, 从全局搜索和局部搜索两方面解决了消息报文的路由问题. 首先, 探索全局搜索时网络关联结构对信息传播的影响, 可知在复杂网络中最有效的传播节点应该是位于网络关联结构的最核心节点, 而不是全局社会度高的节点. 其次, 探讨局部搜索时基于位置匹配度的合理性和可行性. 最后, 提出一个基于社会结构度和节点活动网络的路由协议, 即K核. 报文开始时在全局社区进行转发, 将报文转发给处于网络中心位置的节点, 直至找到转发报文的节点位于报文目的节点的附近, 再根据该附近区域的节点位置匹配度进行转发报文. 与经典协议相比, 该方法可以保证在几乎相同的报文延迟基础上, 实现更高的投递成功率及更少的花费.     

手机信令数据支撑下的广州市职住联系结构研究

为了进一步掌握城市通勤联系的特点,构建便捷有序的职住联系格局,利用广州市联通用户的手机信令大数据,运用社会网络分析方法识别广州市的城市职住联系结构及其与城市空间结构之间的关系,分析了城市通勤联系格局及其基本特征. 研究结果表明:(1)广州市中心城区形成了8个具有“社区内节点之间联系紧密,而不同社区的节点之间联系相对稀疏”基本特征的职住联系分区,分区之间的空间邻近性特征明显,并大体呈同心圆和扇形分布格局. (2)广州市中心城区的主要通勤流方向为核心区向白云区南部的“南北向”和核心区向天河区中部的“东西向”,主要通勤流方向与地铁线高度重叠,圈层内近距离通勤比重高.     

基于PSO算法的问答社区主题细化策略研究

针对问答社区中问题主题类别划分的粗糙性,应用粒子群优化算法,引入问答社区种子和问答社区主题的概念,首先挖掘问答社区中存在的显性联系,构建基本问答社区结构,然后,深入分析问答社区内容,根据问题节点之间的隐性特征,定义问答社区主题,精分细化问答社区主题类别,直到结构稳定.实验结果表明,该算法能加速问题节点的收敛,极大地提高了问答社区主题挖掘精度.