動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)中人群移動(dòng)性分析.pdf

1、動(dòng)態(tài)社交網(wǎng)絡(luò)(DSN)已經(jīng)成為普遍的新型通信模式，它采用隨時(shí)間演進(jìn)的社會(huì)特征和移動(dòng)節(jié)點(diǎn)（即用戶及其設(shè)備）的行為來(lái)設(shè)計(jì)有效且高效的網(wǎng)絡(luò)協(xié)議。在DSN中，受到節(jié)點(diǎn)個(gè)體和社會(huì)行為以及環(huán)境參數(shù)的影響，節(jié)點(diǎn)具有非隨機(jī)的移動(dòng)性和一定的接觸模式。因此，可以用社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析技術(shù)（如中心性和社區(qū)）來(lái)探索這些運(yùn)動(dòng)模式，并提取它們之間有意義的模式和關(guān)系。
　　在網(wǎng)絡(luò)中更精確地識(shí)別節(jié)點(diǎn)中心性非常有用，它可以讓人設(shè)計(jì)更好的路由策略或以更適當(dāng)?shù)姆绞竭x擇關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)

2、。中心性識(shí)別同樣適用于具有犯罪和恐怖主義的網(wǎng)絡(luò)?，F(xiàn)在已經(jīng)有了很多量化DSN中節(jié)點(diǎn)中心性的度量和算法，但是這些方法大都只研究節(jié)點(diǎn)和鏈路不會(huì)動(dòng)態(tài)改變的靜態(tài)網(wǎng)絡(luò)。然而，動(dòng)態(tài)變化的DSN帶來(lái)了很多挑戰(zhàn)，例如，由于節(jié)點(diǎn)自身的移動(dòng)性，會(huì)引起節(jié)點(diǎn)之間的鏈路刪除或鏈路增加。此外，關(guān)鍵玩家問(wèn)題(KPP)的識(shí)別是社交網(wǎng)絡(luò)研究的研究之一，KPP旨在識(shí)別網(wǎng)絡(luò)中最有積極或消極影響的一組節(jié)點(diǎn)。人們可以利用積極影響了解一個(gè)節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)信息傳遞中的作用，利用消極影響檢測(cè)

3、節(jié)點(diǎn)造成網(wǎng)絡(luò)損壞或斷裂的關(guān)鍵程度。
　　我們?cè)贒SN中提出三個(gè)主要的研究問(wèn)題，并提出我們的解決方案。
　　首先，我們完成了DSN中重疊社區(qū)的檢測(cè)，根據(jù)各種相關(guān)因素提出一系列算法。首先，提出一個(gè)節(jié)點(diǎn)賦權(quán)機(jī)制，其作用是使具有親密朋友關(guān)系節(jié)點(diǎn)間的權(quán)值和沒(méi)有親密朋友關(guān)系朋友間的權(quán)值具有細(xì)微的差別。然后，我們查看分組的群體，并以個(gè)體的方式查找他們的根源。這些連接社區(qū)反映了在現(xiàn)實(shí)生活里朋友之間是真的親近，或者他們之間的連接是由集群結(jié)引起

4、的。這些信息還會(huì)告訴我們，根據(jù)親密度的不同，每個(gè)人會(huì)在多大程度上受到一個(gè)連接或朋友的影響。我們將依賴于源信息的開(kāi)放性特征作為標(biāo)簽存儲(chǔ)在指定的存儲(chǔ)空間中。實(shí)驗(yàn)表明，F(xiàn)-Score，Nicosia，NMI這三個(gè)因素已經(jīng)提出了一種特定的算法，這使得檢測(cè)過(guò)程更加有用高效。
　　其次，我們?cè)O(shè)計(jì)出一種新方法來(lái)預(yù)測(cè)DSN網(wǎng)絡(luò)中移動(dòng)用戶未來(lái)的中心性。中心性的概念在分析社會(huì)行為和采取理想行動(dòng)，如機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)中的數(shù)據(jù)路由和傳輸方面起著重要的作用。換句話說(shuō)

5、，預(yù)測(cè)移動(dòng)用戶的未來(lái)中心性有助于我們?cè)谀芰坑邢薜腄SN中設(shè)計(jì)高效的路由協(xié)議。我們?cè)谟?jì)算用戶當(dāng)前和過(guò)去的中心度量之間的相關(guān)性的基礎(chǔ)上制定我們的方法，使用向量來(lái)表示網(wǎng)絡(luò)中心的狀態(tài)。為了檢查網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的行為，我們?cè)趯?shí)驗(yàn)中使用相關(guān)性和距離向量作為度量。此外，我們?cè)谌齻€(gè)真實(shí)世界的人力資源數(shù)據(jù)集(Intel，Cambridge和Infocom)上根據(jù)相關(guān)性和距離MSE的差異來(lái)分析我們方法的性能。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與標(biāo)準(zhǔn)的方法相比，在數(shù)據(jù)傳播成功率和平均數(shù)

6、據(jù)傳輸延遲方面，我們的方法具有更好的性能。
　　最后，我們提出DSN中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別問(wèn)題，并給出快速定位網(wǎng)絡(luò)中最有影響力節(jié)點(diǎn)的方法，幫助我們更好地理解和控制網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的行為。由于大多數(shù)現(xiàn)有的現(xiàn)實(shí)社會(huì)網(wǎng)絡(luò)具有隨社會(huì)和時(shí)間變化的特征，因此在關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)識(shí)別中研究個(gè)人的社會(huì)屬性是非常重要的。所以，在本論文中，我們調(diào)查了一些重要的社會(huì)特征之間的相互關(guān)系，例如DSN節(jié)點(diǎn)的靈活性和社會(huì)性。我們的方案使用特定應(yīng)用程序進(jìn)行信息的網(wǎng)絡(luò)傳播。為此，我們?cè)O(shè)計(jì)