本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議和策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文主要研宄數(shù)據(jù)在移動用戶間的傳播情況，借助數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)算法將其應(yīng)用在延時(shí)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)中，本文靈感得益于人類社會的遷移結(jié)構(gòu)。 在人類社會中，合作不但能夠加深成員之間的聯(lián)系并將其捆綁在一起，于此同時(shí)也將人類社會劃分為不同的團(tuán)體。相應(yīng)的，處于同一團(tuán)體的成員之間的互動自然就具有更高的優(yōu)先級。在人類社會的結(jié)構(gòu)中，不同的團(tuán)體中的不同個體的受歡迎的程度是不同的。自然那些受歡迎的個體就享有更多的機(jī)會與更多的其他個體相互交流和互動。他們在人類社會的活動中經(jīng)常起著聯(lián)接溝通的樞紐作用。因此，受歡迎程度的排名也是群體特征的一個表現(xiàn)。在物理網(wǎng)絡(luò)世界中，也同樣有著高度的相似性。那些在物理網(wǎng)絡(luò)中起著高度連接互通作用的結(jié)點(diǎn)通常被稱為簇，區(qū)域，聚集或者模塊。對于社交網(wǎng)絡(luò)的度量可以使用如信息流，弗里曼中間性、密閉性以及推理能力等等，但是對于所有的結(jié)點(diǎn)來說都可以使用一個全局中心度值。 隨著網(wǎng)絡(luò)的逐漸健壯以及智能設(shè)備的不斷更新，一種新型的網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生。不同于以往的網(wǎng)絡(luò)，它僅在有需要時(shí)進(jìn)行連接，亦即間歇性連接的，代表在點(diǎn)對點(diǎn)模式下的一種特別的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)模式。這種網(wǎng)絡(luò)叫做分組交換網(wǎng)絡(luò)。其路由協(xié)議的性能取決于社會的結(jié)構(gòu)以及用戶之間的交互。為此，在設(shè)計(jì)這種類型網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)算法時(shí)，社會信息是一個很重要的度量指標(biāo)。 接下來我將通過兩個角度來探尋消息路由，分別是全局和局部查找。一開始，我需要研宄全局查找中，誰對信息的轉(zhuǎn)發(fā)起著最重要的作用，顯然這應(yīng)該是與網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)相關(guān)的，經(jīng)驗(yàn)證最重要的轉(zhuǎn)發(fā)節(jié)點(diǎn)理當(dāng)是網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的最核心節(jié)點(diǎn)，卻不是像之前討論過的社會度高的那些，即便很多時(shí)候它們是相似甚至是一樣的。有了之前的發(fā)現(xiàn)，我們在研宄局部查找時(shí)就會把精力主要放在位置匹配度上。此外，我們應(yīng)該把路由協(xié)議融合進(jìn)之前的發(fā)現(xiàn)，并建立在分組交換網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)之上。如此，，我們便找到了一種新型的改進(jìn)的基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的路由協(xié)議，報(bào)文在搜索目的節(jié)點(diǎn)的時(shí)候，會優(yōu)先傳遞給網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)層次度高的節(jié)點(diǎn)，不斷在全局網(wǎng)絡(luò)內(nèi)傳遞，當(dāng)報(bào)文達(dá)到目的節(jié)點(diǎn)周圍時(shí)，便開始使用位置匹配度來實(shí)現(xiàn)傳遞報(bào)文。與之前討論的協(xié)議相較，本文實(shí)現(xiàn)的設(shè)計(jì)能夠維持在一樣的報(bào)文延遲，卻能夠擁有更高的轉(zhuǎn)發(fā)效率和更低的成本。
【關(guān)鍵詞】：轉(zhuǎn)發(fā)算法 全局搜索 容遲網(wǎng)絡(luò) 社區(qū) 分組交換網(wǎng)絡(luò)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：O157.5;TP393.04
【目錄】：

• 摘要4-6
• Abstract6-10
• 第1章 緒論10-13
• 1.1 課題研究的背景及意義10-11
• 1.2 本文研究目標(biāo)11-12
• 1.3 本文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 第2章 相關(guān)研究技術(shù)13-24
• 2.1 以數(shù)據(jù)為中心的體系結(jié)構(gòu)和轉(zhuǎn)發(fā)13-14
• 2.2 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集介紹14-16
• 2.3 聯(lián)系圖16-20
• 2.3.1 分析聯(lián)系圖的分布16-18
• 2.3.2 規(guī)律和熟悉的關(guān)聯(lián)18-20
• 2.4 人類社會的多相性20-23
• 2.5 本章小結(jié)23-24
• 第3章 算法研究24-32
• 3.1 交互和轉(zhuǎn)發(fā)24-25
• 3.2 RANK算法及實(shí)驗(yàn)25-29
• 3.2.1 RANK算法的性能25-27
• 3.2.2 RANK算法的失效情況27-29
• 3.3 標(biāo)簽算法及實(shí)驗(yàn)29-31
• 3.3.1 標(biāo)簽效應(yīng)的功率29-30
• 3.3.2 標(biāo)簽效應(yīng)的問題30-31
• 3.4 本章小結(jié)31-32
• 第4章 基于度與社區(qū)的改進(jìn)算法32-41
• 4.1 兩個社區(qū)的例子32-36
• 4.2 多個社區(qū)情況36-38
• 4.3 算法的不足38-40
• 4.4 本章小結(jié)40-41
• 第5章 基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的路由協(xié)議41-49
• 5.1 構(gòu)建節(jié)點(diǎn)系統(tǒng)生成樹圖41-43
• 5.2 構(gòu)建節(jié)點(diǎn)移動區(qū)域關(guān)系網(wǎng)絡(luò)43-44
• 5.3 本文路由協(xié)議44-45
• 5.4 實(shí)驗(yàn)部分45-48
• 5.4.1 網(wǎng)絡(luò)分析46-47
• 5.4.2 路由協(xié)議分析47-48
• 5.5 本章小結(jié)48-49
• 第6章 總結(jié)和展望49-51
• 6.1 總結(jié)49-50
• 6.2 展望50-51
• 參考文獻(xiàn)51-54
• 作者簡介及在學(xué)期間所取得的科研成果54-55
• 致謝55

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前6條

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3 馬寧;劉怡君;;基于超網(wǎng)絡(luò)中超邊排序算法的網(wǎng)絡(luò)輿論領(lǐng)袖識別[J];系統(tǒng)工程;2013年09期

4 李曉蕾;;基于Hadoop社交網(wǎng)絡(luò)分析平臺的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];計(jì)算機(jī)測量與控制;2014年12期

5 任卓明;劉建國;邵鳳;胡兆龍;郭強(qiáng);;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中最小K-核節(jié)點(diǎn)的傳播能力分析[J];物理學(xué)報(bào);2013年10期

6 李桃陶;周斌;王忠振;;基于社交網(wǎng)絡(luò)的圖數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用研究[J];計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展;2014年10期

  本文關(guān)鍵詞：基于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)協(xié)議和策略研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：292222