机会社会网络中消息传播机制及社会关系挖掘研究-东篱科研大数据发现系统（DRDS）

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机会社会网络中消息传播机制及社会关系挖掘研究

项目名称：机会社会网络中消息传播机制及社会关系挖掘研究
项目类别：面上项目
批准号：61170296
申请代码：F020808
项目来源：国家自然科学基金
研究期限：2012-01-01-2015-12-31

项目负责人：牛建伟
依托单位：北京航空航天大学
批准年度：2011

中文摘要：

本课题研究的机会社会网络中，节点设备（智能手机等）由人携带，节点随着人的移动而移动，因此节点的移动具有天然的社会属性。两节点在相遇时（在WiFi/蓝牙通信范围内）可以进行消息交换。人类的社会活动使得每时每刻都会产生大量的相遇连接，移动节点的频繁相遇与分离使网络拓扑结构呈现出显著的动态性。这种大量动态移动的节点构成了一个动态演化网络，个体节点无法维护网络全局的动态拓扑信息。本课题采用时间演化图对机会社会网络进行建模，研究基于人类移动的动态网络拓扑演化规律，以及机会社会网络中"消息"的传播与控制、Pub/Sub机制，这里的"消息"既可以是广告等具体信息，也可以指代手机蓝牙病毒等抽象信息；研究基于节点相遇的时空模式，挖掘人与人之间的社会关系。本课题的研究成果将对我国城市的交通规划、移动P2P广告，新闻/消息传播、舆情传播与控制、人际社会关系挖掘等应用提供一定的理论基础和核心算法。

中文主题词：机会网络；社会网络；移动节点；消息传播；模式挖掘

英文摘要：

opportunistic networks；social networks；mobile nodes；message dissemination；pattern mining

英文主题词： opportunistic networks；social networks；mobile nodes；message dissemination；pattern mining

结论摘要：

在机会社会网络中，节点随着人的移动而产生了社会属性，当两个节点相遇时可进行消息交换。人的社会活动的多样性使得移动节点的相遇变得更加频繁和复杂。这些大量的移动的节点构成了一个动态演化网络并且具有复杂的动态网络拓扑结构。本课题主要提出了机会社会网络的概念，并以此为应用背景，采用时间演化图对机会社会网络进行建模，研究了机会社会网络中的消息分发性能、定向传播机制和算法，以及基于节点的时空相遇模式挖掘出人与人之间的社会关系，并通过理论分析和大量的仿真实验评价了系统的性能。另外，为了研究节点的相遇、消息的近场传播，本课题还研究了室内定位、节能和近场通讯等方面的内容。在本课题经费资助下一共发表学术论文60余篇，其中SCI检索39篇，EI检索30，申请专利12（其中已授权2项），培养了8名研究生，取得了预期的研究成果。取得的主要研究结果包括1）研究了面向移动设备基于WiFi指纹和Zigbee的室内定位算法，与目前国际领先算法相比，在保持大约相同定位精度情况下，定位功耗约降低了50%；2）通过对地理机会路问题（GOR）中不同路由度量指标的观察和分析，本文提出了一种有效的QoS 感知GOR（EQGOR）协议，可以高效地选择和优先考虑转发的候选集。实验结果表明，与其他多路径路由方法相比，EQGOR 显著地改善了端到端的能效和延迟，并且具有较低时间复杂度；3）研究了在机会社会网络中消息以k-copy 方式进行传播的特点和消息的生存期、网络连通强度、节点消息转发份数，以及消息在网络中传播速度和覆盖密度的关系。研究结果表明，在节点能量和内存不受限制条件下，3-copy的性能已经非常接近洪泛算法；4）基于动态电压调整技术，提出了一种基于概率的满足时间和优先级约束的能耗最小化任务调度方法。该方法能够得到满足时间和优先级约束的能耗最小化任务调度方案，既适用于软实时系统中的任务调度，也适用于硬实时系统的任务调度；5）通过解决洪泛算法中的数据传输冲突问题，提出了一种低占空比的无线传感器数据传输算法，能够显著降低数据的传输延迟；6）提出了一种对光线亮度进行编码，实现利用智能手机屏幕进行近场数据传输的方法，最高可实现1Kbps的通讯速率。本课题的研究成果将对我国城市的交通规划、移动 P2P 广告，新闻/消息传播、舆情传播与控制、人际社会关系挖掘等应用提供一定的理论基础和核心算法。

成果综合统计