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随着移动设备与无线网络技术发展，延迟容忍网络(DTN)[1]被研究者广泛关注。由于端到端网络无法持续连通，因此传统无线路由已经不适用于DTN环境。移动智能终端规模的逐渐扩大和社交式信息交流方式的流行普及，用户基于网络的信息交流呈现出一定的社会特性。很多研究表明，无线网络手持设备由人类携带，因此移动时具有社会学特性，也被称之为社会网络。社会网络路由被许多学者提出、改进并证明其具有良好特性及实用性。传统的DTN网络认为节点随机游走，具有不可预测性，因此提出的路由协议如Epidemic[2]、 Spray and Wait(SAW)算法[3]、 MaxPro[4]等都为单纯等待-转发的信息转发模式。而具有社会特性的DTN网络中，节点的携带者为人类，其移动呈现出一种社会学特性，因此并非不可预测，其移动与人类的社会活动有着密不可分的联系。剑桥iMote[5]数据集与Dartmouth数据集[6]则记录了真实社会生活中人类携带移动设备行动轨迹的相遇记录等数据，直观的证明了具有社会特性的DTN网络中节点的移动是有迹可循的。而随着移动设备功能及便携性的发展，DTN环境下具有社会的网络规模也会越来越大，因此提出具有社会特性的信息转发策略也就显得尤为必要。本文对传统DTN网络存在的特点及不足进行分析，并对人类运动的社会学特点以及面临的问题进行了研究，将目前针对DTN网络中社会特性研究分为度量分析、移动模型分析、算法分析以及实验分析四类，度量分析将人类社会学特性进行了形式化表达；移动模型分析不再将节点移动按照随机游走模式分析，而是按照人类社会活动特点进行模拟；算法分析为目前具有社会特性的DTN信息转发策略；实验分析是为了研究真实生活中的，DTN环境下的，人类的行为特点而进行的实验进行的分析。本文在具有人类社会特性DTN网络的前提下，对信息的分发策略进行了研究，并得到了一定的研究成果，核心内容如下：1.介绍了传统DTN网络的特点以及最新具有社会特性的DTN网络的现状，并分析传统DTN网络的不足以及具有社会特性DTN网络面临的困难。2.对目前DTN环境下的社会网络的研究状况进行了分类阐述，并对目前存在的一些问题进行了分析。3.针对DTN网络下局部及全局节点位置定位困难，拓扑图时效性差的问题，创新性的使用社会关系图取代拓扑图来描述网络中的节点间关系，并附带训练时间，使社会关系图达到接近真实情况的目的。4.本文以用户间相同的兴趣信息替代节点标识，将联系频率、联系强度及联系规律性等度量指标重新定义社会关系，提出移动容迟网络中具有社会特性的转发算法SocialRank。5.在ONE模拟仿真平台上进行仿真实验，将SocialRank算法与经典度量如Betweenness、Closeness进行了比较，证明其覆盖全局的能力，并与经典算法比较了交付率、延迟以及缓存对其影响等指标，算法都呈现出较为优秀的特性。综上所述，本文对具有社会特性的DTN网络中的信息转发策略进行了分析研究并提出一种解决方案，对于DTN网络的研究发展有一定理论价值和研究意义。