摘要：机会移动社交网络(opportunistic mobile social networks,OMSNs)是一种利用节点的相遇机会进行端到端无线数据传输的网络.随着人们使用移动智能终端数量的剧增,为建立泛在的数据传输基础设施提供了机会,因此研究机会移动社交网络的数据传输机制具有重要意义.为了提高机会移动社交网络的数据传输性能,提出了一种基于群组构造的数据分发机制(data dissemination mechanism based on group structure,DDMGS).首先,基于用户的行为属性,即节点重要性、兴趣相似度和通信关系紧密度,设计关系度量模型.其次,依据不同的行为属性关系构成的网络拓扑特征设计群组构造算法:基于位置关系的拓扑结构具有周期稳定性,基于兴趣关系的拓扑结构具有长期稳定性,而基于通信关系的拓扑结构具有动态性.为进一步提高数据分发性能和网络的整体性能,还设计了节点缓冲区管理机制,引入了合作博弈理论加强节点之间的合作能力,规避节点的自私行为.仿真验证表明DDMGS与直接投递路由、先知路由以及Simbet路由和Epidemic路由相比具有较好的性能,提高了消息传输成功率,减少了平均跳数,该算法是可行的.

摘要：大数据平台具有很好的扩展性,如何与传统的数据仓库结合并发挥其优势成为研究的热门方向。文章重点研究传统数据仓库架构中接口机承担的数据分发机制,完成功能架构和技术架构设计,开发并进行了应用推广。通过引入大数据平台,使之具有良好的扩展性,同时解决了性能问题。该方案不仅解决了接口机的时效性问题,还可以作为混搭的大数据融合平台架构的一部分,为基础电信运营商数据仓库的建设积累了一些宝贵的经验。

摘要：保证动荡环境下数据可被访问概率对数据存储网络十分重要,其可行方法之一是设计合理的存储策略,提高网络的数据可用性.将存储策略分为复制策略和放置策略进行设计,提出了基于碎片矩阵和缓存的存储策略RSboFMC(Replication Strategy based on Fragment Matrix and Cache),提高动荡环境下的数据可用性.其以重建效率和存储开销为目标,设计缓存机制和基于碎片矩阵的数据分块机制优化复制策略;以负载均衡为目标,设计基于分区和顺逆序的分发机制优化放置策略.仿真结果表明,RSboFMC在数据可用性和负载均衡性方面均优于其他策略,且具有良好的扩展性。