本文關鍵詞：移動內容分發(fā)中種子節(jié)點集選擇問題研究

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【摘要】：隨著信息技術的飛速發(fā)展,計算機網(wǎng)絡已經(jīng)滲透到人們生活和工作的各個方面,移動互聯(lián)設備也正在逐步成為人們獲取信息的主要工具。在此背景下,利用移動設備澡的通信能力進行動態(tài)組網(wǎng)和數(shù)據(jù)傳輸,成為一種有潛力的內容分發(fā)手段。移動終端間的直接通信既可以降低骨干網(wǎng)絡的流量負擔,又能夠彌補基礎設施網(wǎng)絡覆蓋能力的不足。但與此同時,高度時變的連通特性也對此類網(wǎng)絡的傳輸性能帶來挑戰(zhàn)和影響,為此研究人員從容遲網(wǎng)絡、機會網(wǎng)絡、終端直通等角度開展了大量的研究。與現(xiàn)有大部分研究側重于網(wǎng)絡傳輸與路由轉發(fā)不同,本論文討論在基于此類動態(tài)網(wǎng)絡的移動內容分發(fā)中,如何有效地選擇種子節(jié)點集,使得通過這些節(jié)點,在一定時間范圍內實現(xiàn)最大可能的內容覆蓋。這一需求通常被抽象為影響最大化問題,該問題的解決既有助于實現(xiàn)移動場景下的高效內容分發(fā),也可應用于在線社交網(wǎng)絡中消息傳播問題的研究。論文的具體工作包括：(1)動態(tài)網(wǎng)絡中的節(jié)點中心性研究�？疾炝藙討B(tài)網(wǎng)絡中節(jié)點間連邊的時序關系,定義了與傳統(tǒng)的中心性相對應的時間中心性度量；進而基于公開發(fā)布的第三方數(shù)據(jù)集以及本校校園網(wǎng)的用戶在線數(shù)據(jù),對時間中心性和靜態(tài)中心性之間的相關度進行了實證性研究和分析。(2)基于節(jié)點中心性的種子節(jié)點集選擇。在傳染病傳播模型下,提出兩種利用節(jié)點中心性進行種子節(jié)點集選擇的方法,前者基于節(jié)點的中心性排序直接選擇種子節(jié)點；后者利用影響最大化問題的次模特性,依次選擇對內容覆蓋增益貢獻最大的節(jié)點作為種子節(jié)點。論文通過實驗考察了上述節(jié)點集選擇算法的性能。(3)基于概率傳播模型的種子節(jié)點集選擇。在更加真實的獨立級聯(lián)傳播模型下,研究了基于影響傳播路徑計算的種子節(jié)點集選擇方法,此算法稱作基于概率路徑的貪婪算法。提出利用尋找不重疊路徑的方法,更加準確地估算節(jié)點之間的影響傳播概率,在此基礎上設計貪婪策略來選擇種子節(jié)點。論文將此方法與其他方法的效果進行了橫向比較。(4)節(jié)點集選擇算法在移動內容分發(fā)場景中的應用。與一般研究中忽略網(wǎng)絡的時間演化不同,本文在考察移動內容分發(fā)時,更加關注一定時間范圍內的內容覆蓋效果。為此,論文將提出的種子節(jié)點集選擇算法分別應用于移動機會網(wǎng)絡和在線社交網(wǎng)絡應用場景,基于真實的校園網(wǎng)用戶數(shù)據(jù)和新浪微博數(shù)據(jù)集考察了算法的效果。
【關鍵詞】：動態(tài)網(wǎng)絡 移動內容分發(fā) 影響最大化 種子節(jié)點集選擇 時間中心性 不重疊路徑
【學位授予單位】：東南大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：TP393.09
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 第一章 緒論9-12
• 1.1 研究背景9-10
• 1.1.1 移動場景中的內容分發(fā)9
• 1.1.2 移動內容分發(fā)中的影響最大化問題9-10
• 1.2 研究目標與研究內容10-11
• 1.3 論文組織結構11-12
• 第二章 相關技術基礎12-18
• 2.1 移動機會網(wǎng)絡中的內容分發(fā)12
• 2.2 信息傳播模型介紹12-14
• 2.2.1 獨立級聯(lián)模型13
• 2.2.2 線性閾值模型13
• 2.2.3 傳染病模型13-14
• 2.3 節(jié)點中心性及其在傳染病模型中的應用14-15
• 2.3.1 中心性的度量方法14-15
• 2.3.2 中心性方法的應用領域15
• 2.4 級聯(lián)模型和閾值模型下的影響最大化問題研究15-16
• 2.5 種子節(jié)點集選擇性能評測16-17
• 2.5.1 性能評測實驗方法16-17
• 2.5.2 影響力傳播性能評價指標17
• 2.6 本章小結17-18
• 第三章 基于中心性的種子節(jié)點集選擇18-27
• 3.1 動態(tài)網(wǎng)絡中的行程計算與時間可達圖18-19
• 3.2 動態(tài)網(wǎng)絡時間中心性度量19-20
• 3.2.1 時間中心性介紹19
• 3.2.2 度中心性(Degree)19
• 3.2.3 接近中心性(Closeness)19-20
• 3.2.4 介數(shù)中心性(Betweenness)20
• 3.3 中心性相關度實驗結果20-22
• 3.3.1 相關度實驗思路20-21
• 3.3.2 中心性相關度實驗結果21
• 3.3.3 實驗結果分析21-22
• 3.4 基于中心性的種子節(jié)點集選擇22-24
• 3.4.1 算法設計思路22-23
• 3.4.2 內容分發(fā)仿真實驗結果23-24
• 3.5 基十覆蓋增益的種子節(jié)點集選擇24-26
• 3.5.1 算法設計思路24-25
• 3.5.2 內容分發(fā)仿真實驗結果25-26
• 3.6 本章小結26-27
• 第四章 基于概率傳播模型的種子節(jié)點集選擇27-36
• 4.1 級聯(lián)傳播模型中的影響最大化27-28
• 4.1.1 不重疊路徑27-28
• 4.1.2 節(jié)點間可達概率計算28
• 4.2 基于可達概率圖的種子節(jié)點集選擇28-32
• 4.2.1 算法設計思路28-29
• 4.2.2 最大影響路徑計算29-30
• 4.2.3 不重疊路徑計算30
• 4.2.4 基于影響概率的貪婪算法30-31
• 4.2.5 算法過程示例31-32
• 4.3 移動機會網(wǎng)絡中的節(jié)點選擇32-33
• 4.3.1 節(jié)點間相遇概率和可達概率計算32
• 4.3.2 實驗過程及結果分析32-33
• 4.4 在線社交網(wǎng)絡中的節(jié)點選擇33-35
• 4.4.1 在線社交網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)獲取33-34
• 4.4.2 節(jié)點間可達概率計算34
• 4.4.3 實驗過程及結果分析34-35
• 4.5 本章小結35-36
• 第五章 論文總結與未來工作展望36-38
• 5.1 論文總結36
• 5.2 未來工作展望36-38
• 致謝38-39
• 碩士期間發(fā)表論文39-40
• 參考文獻40-42

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本文編號：906456