机会社交网络中基于时变兴趣社区的查询消息路由算法

针对机会社交网络环境下资源查询成功率低的问题,提出一种基于时变兴趣社区的查询消息路由算法。首先,分析了2个重要的移动社交网络数据集,发现了用户节点行为在时间和空间上的关联性和规律性;然后,基于用户行为在时空上的关联和规律性,构建了时变兴趣社区;最后,在时变兴趣社区的基础上,设计新的查询消息路由算法。理论分析结果表明,所提算法时间复杂度是O(nlogn);仿真实验结果表明,所提算法在查询成功率、平均查询时延、查询跳数及系统开销方面均优于与同类型算法。

机会移动社交网络中基于群组构造的数据分发机制

机会移动社交网络(opportunistic mobile social networks,OMSNs)是一种利用节点的相遇机会进行端到端无线数据传输的网络.随着人们使用移动智能终端数量的剧增,为建立泛在的数据传输基础设施提供了机会,因此研究机会移动社交网络的数据传输机制具有重要意义.为了提高机会移动社交网络的数据传输性能,提出了一种基于群组构造的数据分发机制(data dissemination mechanism based on group structure,DDMGS).首先,基于用户的行为属性,即节点重要性、兴趣相似度和通信关系紧密度,设计关系度量模型.其次,依据不同的行为属性关系构成的网络拓扑特征设计群组构造算法:基于位置关系的拓扑结构具有周期稳定性,基于兴趣关系的拓扑结构具有长期稳定性,而基于通信关系的拓扑结构具有动态性.为进一步提高数据分发性能和网络的整体性能,还设计了节点缓冲区管理机制,引入了合作博弈理论加强节点之间的合作能力,规避节点的自私行为.仿真验证表明DDMGS与直接投递路由、先知路由以及Simbet路由和Epidemic路由相比具有较好的性能,提高了消息传输成功率,减少了平均跳数,该算法是可行的.