研究发现无线网络中移动用户行为具有社会性,用户社会性行为具有环境感知性、多维时空性、动态随机性、天然分布性等特征,并且用户的社会性行为对网络性能产生了重要影响。传统互联网中用户社会关系分析及建模方法难以有效地应用在移动无线网络环境中。本项目提出1)构建校园级大规模移动用户的多尺度社会性行为研究平台;2)挖掘无线网络中移动用户的社会性行为特征;3)设计用户社会性行为感知的网络优化技术。预期在无线网络移动用户社会性行为挖掘和用户分类方法,以及基于用户社会性行为感知的无线网络优化技术上取得较大的创新和突破。
Social Networks;User Behavior;Mobile Network;Network Optimization;energy efficiency
研究发现无线网络中移动用户的网络行为具有显著的社会特征,用户网络行为体现出了环境感知性、多维时空性、动态随机性和天然分布性等特征,且用户的社会性行为对网络性能本身产生了重要影响。传统互联网中的用户社会关系分析及建模方法难以有效地应用在移动无线网络环境中。本项目重点研究并实现了如下研究目标1)构建了校园级移动用户的多尺度社会行为研究平台;2)挖掘无线网络中移动用户的社会行为特征;3)设计用户社会行为感知的网络优化技术。本项目在无线网络中移动用户的社会行为挖掘和用户分类方法,用户社会行为感知的无线网络优化技术,以及移动设备能耗优化等研究领域上取得了较大的创新和突破。