基于兴趣和行为预测的移动社交网络动态资源发现机制

被引：3

作者：

李致远 ^{[1
,2
]}

陈汝龙 ^{[1
]}

王汝传 ^{[2
]}

机构：

[1] 江苏大学计算机科学与通信工程学院

[2] 南京邮电大学江苏省无线传感网高技术研究重点实验室

来源：

通信学报 | 2016年 / 04期

基金：

中国博士后科学基金;

关键词：

移动社交网络; 动态资源发现; 余弦相似性; 行为预测; 马尔可夫链;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP393.01 [];

学科分类号：

摘要：

针对时延容忍的移动社交网络中的资源发现问题,在三维环境下提出一种基于兴趣和行为预测的动态资源发现机制(IBRD)。IBRD首先从用户的文件资源和信息表中提取兴趣向量,然后通过节点间的余弦相似度计算构造初始的虚拟兴趣社区。之后,通过对移动社交数据的分析,建立半马尔可夫链模型以预测节点的行为和运动轨迹。依据模型的预测结果,实现虚拟兴趣社区的动态维护。最后,基于动态的虚拟兴趣社区构建高效的资源发现策略。IBRD机制在随机网络仿真器(ONE)上得以实现,实验结果表明,IBRD与同类模型相比,具有较高的资源发现成功率、较低的平均时延和通信开销。

引用

页码：34 / 43

页数：10

共 4 条

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