[发明专利]一种基于节点社会化的机会社会网络有效数据传输方法在审
申请号: | 201910347872.8 | 申请日: | 2019-04-28 |
公开(公告)号: | CN110611582A | 公开(公告)日: | 2019-12-24 |
发明(设计)人: | 吴嘉;严晔琴;陈志刚;刘佳琦 | 申请(专利权)人: | 中南大学 |
主分类号: | H04L12/24 | 分类号: | H04L12/24;H04L12/58;G06Q50/00;G06K9/62 |
代理公司: | 43114 长沙市融智专利事务所(普通合伙) | 代理人: | 龚燕妮 |
地址: | 410083 湖南*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 最优中继节点 社会网络 约简 社区 数据传输过程 有效数据传输 传输数据包 可用性 传输时延 仿真结果 活动索引 路由开销 剩余缓存 高效性 度量 流行病 算法 去除 投递 发送 网络 | ||
本发明提出了一种基于节点社会化的机会社会网络有效数据传输方法,首先将网络中的节点划分为多个不同的社区,再根据最优中继节点的属性去除一些低效节点,进行社区约简;通过提出发送信任、接收信任、剩余缓存和活动索引的概念来度量节点的可用性;在机会主义社会网络中,如果节点同时满足这些特征,则更有可能是最优中继节点。通过约简后的高效社区传输数据包,有利于保持数据传输过程的连续性、稳定性和高效性。仿真结果表明,ETNS的包投递率比流行病算法高13%,同时ETNS具有较低的传输时延和路由开销。
技术领域
本发明属于计算机技术领域,特别涉及一种基于节点社会化的机会社会网络有效数据传输方法。
背景技术
随着网络的普及和社会信息化的发展,基于各种在线社交平台的信息传播已经成为极其重要的手段。许多社交平台,如Facebook、Instagram和Twitter,都有足够的能力支持数十亿用户参与到信息传输过程中。通过网络平台,人们可以通过分享生活中有趣的事情来吸引更多人的关注。当用户通过移动设备交流和上网时,他们可以随时随地发布照片或视频。
在社会网络中,网络具有高速沟通的能力非常重要。通过对人类交流活动及其兴趣偏好的评估,可以记录和分析数据交换活动的历史信息。随着在线交流平台的发展,个人商品推荐变得有效。然而,从人类活动中检索大量结构化数据的过程是非常复杂的,需要大量的存储和计算资源。这使得一些传统的无线传感器网络方法不再适用。
当我们面对这个问题时,在无线网络中建立一个合适的环境来保证数据传输的稳定性变得非常必要和重要。机会网络是一种适合于无线通信研究的工作结构。这个方案最大的特点是节点间的信息传递需要寻找“机会”。这种信息传输方式可以通过节点移动和节点之间的合作来提供通信服务。机会网络方法正越来越多地应用于社交网络的情景,因为人们的移动使得携带的无线设备间存在间断的联系。在在线社交网络中,“机会”可以由可靠的邻居提供,他们有足够的资源和缓存空间来保存我们想要分享的东西,比如图片和视频,或者有相似的兴趣点来分享我们的经历。由于在线社交网络中的节点需要等待合适的邻居出现,所以“storage”和“carry”状态也适用于在线社交网络。社交网络中的“forward”状态可能代表一个有效的数据传输过程。在社交网络的研究中,“机会”意味着有可能决定有用的信息是否可以传播。在社交网络中,建立节点通信时,只有可靠的邻居才能参与最优中继节点的选择。
尽管基于社区的机会主义网络传播策略的出现,如何划分有效的社区仍然是一个热点问题。这并不是因为现有的社区分区方法不可行,而是因为社区分区没有考虑社区中的所有节点是否都能满足传输需求。事实上,社区划分的大部分过程都考虑了现实场景中节点的兴趣点和社会关系,但并不是社区中的每个节点都适合传播。这类社区节点是一种效率不高、传输需要大量资源的节点,但其传输性能并不理想,因此有必要提出一种降低成本的方法。同时传输大量数据的社交网络通信可能导致过度的能源消耗、低传输速率和传输延迟。因此,有必要提出一种社区缩减方法来提高基于社区的算法的性能。
发明内容
本发明提供了一种基于节点社会化的机会社会网络有效数据传输方法,其目的在于,利用聚类方法将网络中的节点划分为多个不同的社区,同时提出了一种基于最优中继节点属性的群体约简方法,使得源节点、社区和目标节点之间的消息传输更加高效。
一种基于节点社会化的机会社会网络有效数据传输方法,包括以下步骤:
构建网络节点无向图,并依据所述无向图计算每个节点的聚类系数;
从待进行社区聚类划分的节点集中,选取聚类系数最大的节点作为聚类中心,并对所选聚类中心的邻居节点进行社区聚类划分,将待传输的数据,以划分后的社区中的节点进行传输;
其中,社区聚类划分的原则是判断聚类中心所在圆形区域中的邻居节点与聚类中心之间相似度是否高于聚类中心所在圆形区域中的所有邻居节点与聚类中心之间相似度的平均值,若高于,则将对应邻居节点划分至聚类中心所在的社区,否则,等待下一次聚类划分;
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