[發明專利]一種基于節點社會化的機會社會網絡有效數據傳輸方法在審
| 申請號: | 201910347872.8 | 申請日: | 2019-04-28 |
| 公開(公告)號: | CN110611582A | 公開(公告)日: | 2019-12-24 |
| 發明(設計)人: | 吳嘉;嚴曄琴;陳志剛;劉佳琦 | 申請(專利權)人: | 中南大學 |
| 主分類號: | H04L12/24 | 分類號: | H04L12/24;H04L12/58;G06Q50/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 43114 長沙市融智專利事務所(普通合伙) | 代理人: | 龔燕妮 |
| 地址: | 410083 湖南*** | 國省代碼: | 湖南;43 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 最優中繼節點 社會網絡 約簡 社區 數據傳輸過程 有效數據傳輸 傳輸數據包 可用性 傳輸時延 仿真結果 活動索引 路由開銷 剩余緩存 高效性 度量 流行病 算法 去除 投遞 發送 網絡 | ||
本發明提出了一種基于節點社會化的機會社會網絡有效數據傳輸方法,首先將網絡中的節點劃分為多個不同的社區,再根據最優中繼節點的屬性去除一些低效節點,進行社區約簡;通過提出發送信任、接收信任、剩余緩存和活動索引的概念來度量節點的可用性;在機會主義社會網絡中,如果節點同時滿足這些特征,則更有可能是最優中繼節點。通過約簡后的高效社區傳輸數據包,有利于保持數據傳輸過程的連續性、穩定性和高效性。仿真結果表明,ETNS的包投遞率比流行病算法高13%,同時ETNS具有較低的傳輸時延和路由開銷。
技術領域
本發明屬于計算機技術領域,特別涉及一種基于節點社會化的機會社會網絡有效數據傳輸方法。
背景技術
隨著網絡的普及和社會信息化的發展,基于各種在線社交平臺的信息傳播已經成為極其重要的手段。許多社交平臺,如Facebook、Instagram和Twitter,都有足夠的能力支持數十億用戶參與到信息傳輸過程中。通過網絡平臺,人們可以通過分享生活中有趣的事情來吸引更多人的關注。當用戶通過移動設備交流和上網時,他們可以隨時隨地發布照片或視頻。
在社會網絡中,網絡具有高速溝通的能力非常重要。通過對人類交流活動及其興趣偏好的評估,可以記錄和分析數據交換活動的歷史信息。隨著在線交流平臺的發展,個人商品推薦變得有效。然而,從人類活動中檢索大量結構化數據的過程是非常復雜的,需要大量的存儲和計算資源。這使得一些傳統的無線傳感器網絡方法不再適用。
當我們面對這個問題時,在無線網絡中建立一個合適的環境來保證數據傳輸的穩定性變得非常必要和重要。機會網絡是一種適合于無線通信研究的工作結構。這個方案最大的特點是節點間的信息傳遞需要尋找“機會”。這種信息傳輸方式可以通過節點移動和節點之間的合作來提供通信服務。機會網絡方法正越來越多地應用于社交網絡的情景,因為人們的移動使得攜帶的無線設備間存在間斷的聯系。在在線社交網絡中,“機會”可以由可靠的鄰居提供,他們有足夠的資源和緩存空間來保存我們想要分享的東西,比如圖片和視頻,或者有相似的興趣點來分享我們的經歷。由于在線社交網絡中的節點需要等待合適的鄰居出現,所以“storage”和“carry”狀態也適用于在線社交網絡。社交網絡中的“forward”狀態可能代表一個有效的數據傳輸過程。在社交網絡的研究中,“機會”意味著有可能決定有用的信息是否可以傳播。在社交網絡中,建立節點通信時,只有可靠的鄰居才能參與最優中繼節點的選擇。
盡管基于社區的機會主義網絡傳播策略的出現,如何劃分有效的社區仍然是一個熱點問題。這并不是因為現有的社區分區方法不可行,而是因為社區分區沒有考慮社區中的所有節點是否都能滿足傳輸需求。事實上,社區劃分的大部分過程都考慮了現實場景中節點的興趣點和社會關系,但并不是社區中的每個節點都適合傳播。這類社區節點是一種效率不高、傳輸需要大量資源的節點,但其傳輸性能并不理想,因此有必要提出一種降低成本的方法。同時傳輸大量數據的社交網絡通信可能導致過度的能源消耗、低傳輸速率和傳輸延遲。因此,有必要提出一種社區縮減方法來提高基于社區的算法的性能。
發明內容
本發明提供了一種基于節點社會化的機會社會網絡有效數據傳輸方法,其目的在于,利用聚類方法將網絡中的節點劃分為多個不同的社區,同時提出了一種基于最優中繼節點屬性的群體約簡方法,使得源節點、社區和目標節點之間的消息傳輸更加高效。
一種基于節點社會化的機會社會網絡有效數據傳輸方法,包括以下步驟:
構建網絡節點無向圖,并依據所述無向圖計算每個節點的聚類系數;
從待進行社區聚類劃分的節點集中,選取聚類系數最大的節點作為聚類中心,并對所選聚類中心的鄰居節點進行社區聚類劃分,將待傳輸的數據,以劃分后的社區中的節點進行傳輸;
其中,社區聚類劃分的原則是判斷聚類中心所在圓形區域中的鄰居節點與聚類中心之間相似度是否高于聚類中心所在圓形區域中的所有鄰居節點與聚類中心之間相似度的平均值,若高于,則將對應鄰居節點劃分至聚類中心所在的社區,否則,等待下一次聚類劃分;
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