基于节点中心性度量的内容中心网络缓存机制

为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出一种基于节点中心性度量的缓存机制(CMC)。CMC利用控制器获取整个网络的拓扑结构和缓存空间空闲率,根据拓扑的连接关系分别计算各节点的度中心性、紧密中心性和介数中心性,并将这3个度量和缓存空间空闲率作为缓存节点选择的重要指标。仿真实验表明,与传统内容中心网络(CCN)缓存机制相比,CMC可以有效地提高缓存内容命中率,降低获取内容的跳数和平均请求时延。

一种利用K均值算法的内容中心网络缓存机制

互联网的应用方式正从以面向主机的点对点通信为主转向以海量内容获取为主.为适应这一转变,研究界提出了以内容为中心(Content-Centric Networks,CCN)的新型网络架构.网络缓存作为内容中心网络的重要元素,能够有效减少网络带宽和传输时延.为了降低内容中心网络的缓存内容冗余度和提高缓存内容命中率,提出了一种利用K均值算法的缓存机制KCache(K-means algorithm utilized Caching mechanism).KCache利用控制器获取各路由器上内容的请求次数以及网络状态信息,并据此计算得到若干个缓存节点,向其发出主动缓存内容的指令.仿真实验表明:与传统内容中心网络缓存机制相比,KCache可有效提高缓存内容命中率,降低获取内容的跳数以及降低平均请求时延.

光电混合数据中心网络负载均衡流量调度机制

光电混合数据中心网络采用传统的RED(Random Early Detection)流量调度机制容易造成数据流丢失,同时在等价转发路径的选择上存在随机性。提出一种基于流量预测矩阵的负载均衡流量调度机制。该机制利用软件定义网络,具有全局视角的优点,周期性统计网络流量,建立流量预测矩阵。通过流量预测矩阵动态计算数据流在多条等价链路上的转发概率,并按此概率完成下一个周期的转发。同时,利用电交换链路单独处理突发流量,提高网络吞吐量,实现网络负载均衡。在光电混合数据中心网络拓扑结构上建立合成流量模型进行仿真实验和性能分析。结果表明,与传统的RED流量调度机制相比,该机制能够提高网络吞吐量、降低数据流丢弃率。

考虑用户和传播属性的节点影响力评估算法

在微博的传播过程中,关键节点起着意见领袖的作用,在社交网络中发现关键节点对舆情的分析、控制等方面是非常有意义的,作为社交网络的传播节点,用户不仅与用户本身属性有关,还与微博消息的传播属性有关。对两种属性分别选取三个指标,利用层次分析法中构造判断矩阵的方法评估各个指标的权重,将用户系数和传播系数分别作为传播网络的节点和边的权值,形成双加权的网络拓扑图,然后建立考虑用户和传播属性的影响力评估算法来计算转发节点的影响力。通过与现有算法进行比较,表明本文的算法能够更加客观准确地评估关键节点在传播过程中的重要程度。

内容中心网络边缘节点势能增强路由机制

针对内容中心网络无法感知缓存内容导致路由效率低的问题,提出了一种基于势能的边缘节点增强路由机制(ENPER,edge node potential-enhanced routing).ENPER建立了节点的势能模型,并通过增强边缘节点的势能,将兴趣包就近吸引到缓存节点进行响应,以达到减少兴趣包的转发时间,提高缓存命中率的目的;此外,ENPER通过边缘节点统计并预测内容的流行度和结合网络的大小,区分不同流行度内容的势能通告范围,以达到降低网络开销的目的.实验结果表明,ENPER与传统的内容中心网络Best-routing和CATT路由机制相比,有效地降低了发布者服务器的负载和缓存通告开销,平均请求内容的时延比Best-routing减少了43%.