【摘 要】
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为提高移动社交网络中节点间消息投递率,提出了基于效用的概率路由算法UBPR,该算法将节点间接触概率与社会属性相结合,并以此作为判定条件评估节点在社交网络场景下是否适合
【基金项目】
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国家自然科学基金(批准号:61502261,61572457,61379132)资助;山东省重点研发计划项目(批准号:2016GGX101032)资助;山东省教育厅高校科技计划项目(批准号:J14LN85)资助
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为提高移动社交网络中节点间消息投递率,提出了基于效用的概率路由算法UBPR,该算法将节点间接触概率与社会属性相结合,并以此作为判定条件评估节点在社交网络场景下是否适合作为中继节点进行数据传输。仿真结果表明,在资源充足和网络负载能力较低的情况下,UBPR算法的传输率和平均时延优于Prophet,Epidemic和First Contact算法。UBPR在节点缓存空间不充裕的情况下的网络负载率约为Epidemic算法的50%,平均时延比Prophet算法降低了约8%。
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