移动社会网络中基于多维上下文匹配的数据转发算法

作     者：徐方 邓敏 熊曾刚 叶从欢 徐宁 XU Fang;DENG Min;XIONG Zeng-gang;YE Cong-huan;XU Ning

作者机构：湖北工程学院计算机与信息科学学院湖北孝感432000 武汉大学计算机学院武汉430072 

基　　金：教育部人文社会科学研究青年基金项目(17YJCZH203) 湖北省教育厅科研计划重点项目(D20182702)资助 

出 版 物：《计算机科学》 (Computer Science)

年 卷 期：2019年第46卷第2期

页      码：81-87页

摘      要：通过研究移动社会网络中的多种上下文信息对节点移动模式的影响,提出了基于多维上下文认知的数据转发算法MCMF。该算法综合考虑物理邻接性、社会相似性以及社会交互性3个维度的上下文信息来进行动态数据转发决策。首先消息携带者节点通过物理邻接匹配获得邻居节点集合;然后通过社会相似性匹配在邻居节点集合中选出候选节点子集,并基于社会网络的社群特征,采用马尔可夫预测方法在候选节点子集中选出最优中继节点;最后设计高效的数据转发算法。仿真实验表明,相比于其他3种著名算法,该算法在交付比率和开销比率方面具有较好的性能。

主 题 词：移动社会网络 多维 上下文匹配 预测模型 转发算法 

学科分类：0810[工学-土木类] 08[工学] 081001[081001] 

D　O　I：10.11896/j.issn.1002-137X.2019.02.013

馆 藏 号：203458877...