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提出了一种新的基于兴趣挖掘的机会网络内容分发策略(Interest Mining Based Scheme (IMBS)),通过贝叶斯理论分析节点的兴趣以及节点基于兴趣的相遇频率,挖掘移动节点随机运动背后所蕴含的人类社交特征和情感特征. 此外,IMBS采用发布/订阅机制,收集节点的订阅信息,以获取消息在整个网络中的需求量. 在转发消息的时候,IMBS把消息的需求总量和节点的情感特征以及社交特征结合起来选择下一跳节点. 实验结果表明,文中所提策略可显著减少消息的传输延时和网络开销,并提高消息传输的成功率. 相似文献
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提出了一种新的墓于兴趣挖掘的机会网络内容分发策略(Interest Mining Based Scheme,IMBS),通过贝叶斯理论分析节点的兴趣以及节点墓于兴趣的相遇频率,挖掘移动节点随机运动背后所蕴含的人类社交特征和情感特征此外,IMBS采用发布/订阅机制,收集节点的订阅信息,以获取消息在整个网络中的需求量在转发消息的时候,IMBS把消息的需求总量和节点的情感特征以及社交特征结合起来选择下一跳节点仿真实验及算法复杂度分析表明,在不提高算法复杂度的情况下,IMBS可显著减少消息的传输延时和网络开销,并提高消息传输的成功率 相似文献
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