用户相似度感知的移动社交网络内容分享优化机制研究

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不同于传统的社交方式,越来越多的社交用户通过移动设备,借助于现有的移动蜂窝网、无线局域网(Wireless Local Area Networks,WLAN)、移动自组织网(Mobile Adhoc Network,MANET)等不同的方式接入网络,同时通过蓝牙、Zigbee等短距离通信手段实现内容共享。在短距离通信方式中,用户之间以“存储—携带—转发”的模式分享内容,有效地解决了源用户与目的用户之间不存在显性通信路径的问题。然而,此模式下的网络拓扑动态变化、用户链路连接状态变化、用户有限的缓存资源、用户社会属性等因素,给移动社交网络(Mobile Social Networks,MSNs)内容分享与缓存优化机制研究带来了巨大的挑战。本文首先从研究背景、网络结构以及网络特性对移动社交网络进行了简单的介绍,同时概述了现有的研究热点,并以分类的形式阐述了移动社交网络中内容分享机制与缓存优化机制的主要思想。其次,针对中继用户选择不合理所导致的内容分享成功率低、网络开销大的问题,提出一种用户相似度感知的移动社交网络内容分享机制。从用户多维属性的角度出发,通过属性分析,得到评估用户属性相近程度的多维参数,包括兴趣吻合度、交互频繁程度和活动区域一致性,从而获知用户之间的逻辑关系,完成虚拟社区的建立,进而实现低开销、高成功率的内容分享。仿真结果表明,所提的内容分享机制不仅提高内容分享成功率,而且大大地降低了网络开销率。再次,针对移动社交网络中用户缓存资源有限问题,提出一种用户关系感知的协作缓存机制。根据用户之间的内容分享历史信息,量化用户之间的友好度以及信任度,进而结合用户之间的相遇概率,准确估计用户内容分享服务能力;同时,通过内容分享程度模型,准确衡量内容缓存质量,进而设计基于用户缓存空间分区的协作缓存与替换方法,以提高缓存利用率。仿真结果表明,所提出的协作缓存机制能够有效地利用用户的缓存资源,提高内容分享成功率。最后,总结本文研究工作,并明确后续研究方向。
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