一种基于节点移动倾向检测的社会网络机会转发机制

社会网络中节点的移动特点可以归结为强移动性和弱移动性两种类型。提出的MTBR(Mobile-Tendency Based Routing)算法引入了移动倾向的概念,将人的移动习惯与节点的移动规律进行关联。该算法通过检测出社会网络中强移动性节点的移动倾向,并利用强移动节点来携带数据并进行数据转发。实验数据表明,节点移动性越强其移动倾向越明显;相较于同类算法,MTBR算法可以有效地将消息向较远的目的地转发,其产生的转发能耗较低,送达率更稳定。

一种基于可变半衰期的机会网络社团兴趣值更新策略

为了掌握节点移动的历史信息,提出了MDIR(Mass-group Detected by Interest-value)算法。该算法引入了社团的概念,将节点的移动规律与其它节点的关系进行关联。理论上,在社会网络中节点的移动可以归结为在不同社团中移动的过程。因此在该算法中,消息更倾向于向包含目标节点的社团转发。此外,考虑到社会关系的动态性,算法还引入兴趣值概念来更新网络拓扑中的社团结构。实验测试数据表明,在不同的节点密集度和网络资源有限的情况下,相较于Epidemic、BDCR以及SREP算法,MDIR算法可通过计算效用值进行路由转发来产生较低的转发能耗以及稳定的送达率。