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
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文檔簡介
1、隨著移動智能設(shè)備的發(fā)展,由人攜帶移動設(shè)備進(jìn)行通信的機(jī)會網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用越來越普遍,由于人與人之間存在一定的社會關(guān)系,機(jī)會網(wǎng)絡(luò)逐漸演化為移動機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò)。在移動機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò)中,人們使用各種移動設(shè)備與鄰近的用戶或者存在社會關(guān)系的人發(fā)送和分享消息。和機(jī)會網(wǎng)絡(luò)一樣,在移動機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò)中,通過用戶的移動實(shí)現(xiàn)用戶之間的通信,而且用戶之間的社會關(guān)系驅(qū)動了用戶的移動。在通信時(shí),除了與網(wǎng)絡(luò)拓?fù)溆嘘P(guān),還與發(fā)送的消息內(nèi)容有關(guān)。所以,移動機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò)需要內(nèi)容和上下文兩
2、個(gè)層面結(jié)合的路由機(jī)制。本文通過分析節(jié)點(diǎn)用戶的上下文和消息的內(nèi)容,進(jìn)行了關(guān)于內(nèi)容推送的研究。
本文首先概述了移動機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò),包括移動機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò)的概念、研究背景、國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀、其主要應(yīng)用和研究的關(guān)鍵問題等,并對現(xiàn)有移動機(jī)會社會網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)容推送機(jī)制和路由機(jī)制進(jìn)行了研究與分析。目前的內(nèi)容推送機(jī)制主要分為兩類,一類是有第三方存在的,第三方類似于服務(wù)器,根據(jù)用戶在第三方留有的主題記錄,向用戶發(fā)送相應(yīng)的推送消息;一類是無第三方存在
3、的,用戶通過預(yù)測消息對所遇用戶產(chǎn)生的效用值,選取合適的消息,進(jìn)行推送。當(dāng)前的路由算法主要是通過分析節(jié)點(diǎn)間的連接狀態(tài),優(yōu)化消息的傳輸。但是,并未考慮消息與節(jié)點(diǎn)之間的關(guān)聯(lián),可能會出現(xiàn)節(jié)點(diǎn)收到不需要或不感興趣的消息等問題,浪費(fèi)了寶貴的網(wǎng)絡(luò)資源。
針對已有路由算法的不足,本文提出了一種基于MPR(multipoint relays)和評價(jià)函數(shù)的混合動態(tài)路由策略O(shè)RPME(Opportunity Routing Based onMP
4、R and Evaluating function)。首先確定節(jié)點(diǎn)的MPR集,并基于評價(jià)函數(shù)對MPR集中的節(jié)點(diǎn)排序。無線通信時(shí),節(jié)點(diǎn)根據(jù)本地存儲的MPR集將數(shù)據(jù)包轉(zhuǎn)發(fā)給傳遞成功率高的節(jié)點(diǎn),若MPR中沒有可成功轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)的信息,則隨機(jī)選擇MPR集外的節(jié)點(diǎn),定向轉(zhuǎn)發(fā)與隨機(jī)轉(zhuǎn)發(fā)相補(bǔ)充使數(shù)據(jù)包能在較短的時(shí)間內(nèi)準(zhǔn)確的到達(dá)目的節(jié)點(diǎn)。
針對已有推送算法的問題,本文充分考慮了節(jié)點(diǎn)間的通信次數(shù),通信時(shí)間、主題集的相似度以及消息與節(jié)點(diǎn)的上下文之
5、間的關(guān)聯(lián),提出了基于角色和上下文的內(nèi)容推送機(jī)制(Role-and Context-based content pushing,簡稱RCCP)。該機(jī)制建立了角色劃分函數(shù),通過分析節(jié)點(diǎn)的通信次數(shù)、通信時(shí)間以及主題集的相似度,對節(jié)點(diǎn)劃分角色,并為不同的角色設(shè)計(jì)了相應(yīng)的推送機(jī)制,根據(jù)所遇節(jié)點(diǎn)的角色信息,選擇相應(yīng)推送機(jī)制,從而實(shí)現(xiàn)推送。
最后,本文采用真實(shí)數(shù)據(jù)集,確定了不同角色的角色劃分函數(shù)值的范圍,并選用NS2網(wǎng)絡(luò)仿真工具對RCC
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