本文選題：事件鏈 + 聚類��； 參考：《電子科技大學學報》2017年04期

【摘要】：為提升機會社會網(wǎng)絡路由過程中消息投遞率、降低消息平均時延,對其消息轉發(fā)過程進行了研究,提出一種基于兩階段聚類分析的機會社會網(wǎng)絡路由算法。以分組路由策略為基礎,通過兩階段聚類分析方法降低簇劃分過程對節(jié)點資源的需求,并分別為簇內/間消息設計轉發(fā)策略,優(yōu)化了消息轉發(fā)與中繼節(jié)點選取的過程。此外,在聚類分析的過程中引入事件鏈分析的方法,深入挖掘節(jié)點間的內在社會關聯(lián),提高簇劃分的準確性。仿真結果表明,在大規(guī)模復雜網(wǎng)絡環(huán)境中該算法能夠提高投遞率5%~10%,降低投遞時延10%以上,而在資源不足的情況下也能夠獲得接近80%的投遞率。
[Abstract]:In order to improve the message delivery rate and reduce the average message delay in the routing process of opportunistic social networks, the message forwarding process is studied, and an opportunistic social network routing algorithm based on two-stage clustering analysis is proposed. Based on the packet routing strategy, the two-stage clustering analysis method is used to reduce the demand for node resources in the process of clustering, and to design a forwarding strategy for intra-and inter-cluster messages, which optimizes the selection process of message forwarding and relay nodes. In addition, the method of event chain analysis is introduced in the process of clustering analysis, and the inherent social relation between nodes is deeply mined to improve the accuracy of cluster division. The simulation results show that the algorithm can improve the delivery rate and reduce the delivery delay by more than 10% in the large-scale and complex network environment, and it can also obtain nearly 80% delivery rate under the condition of insufficient resources.
【作者單位】： 哈爾濱工程大學計算機科學與技術學院;
【基金】：國家自然科學基金(61370212,61402127,61502118) 教育部高等學校博士點基金優(yōu)先發(fā)展領域項目(20122304130002) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項資金(HEUCF100601)
【分類號】：TN929.5

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本文編號：1856685