ODMBP:行为转发多个房地产目的地移动社交网络

文摘

近年来智能手机的广泛使用。无线网络和个性化移动设备深感集成和嵌入在我们的生活。基于转发的行为已成为一个新的传播模式支持许多新颖的应用程序。然而,大宗商品、服务和个人通常有多个自己的利益和行为的性质。在这篇文章中,我们这些多个概要文件属性和提出一个机会传播协议基于多个行为概要文件,ODMBP移动社交网络。我们首先将利益空间映射到行为空间和提取多个行为概要文件的行为空间。然后,我们提出了相关计算模型基于BM25的原则来计算多个行为概要文件的相关指标。相关指标用于将消息转发给用户更类似于我们的目标协议。ODMBP由三个阶段组成:用户初始化,梯度上升,和群体传播。通过大量的模拟,我们证明拟议中的多个行为概要文件和相关计算模型是正确和有效的。 Compared to other classical routing protocols, ODMBP can significantly improve the performance in the aspect of delivery ratio, delay, and overhead ratio.

1。介绍

近年来,智能手机迅速增加。据国际数据公司(IDC)的数据季度全球手机追踪供应商运送全世界共有3.344亿部智能手机在2015年第一季度1]。无线移动网络发展和结合我们的生活的许多方面因为我们可以阅读新闻,看视频,听音乐,与他人沟通,发送和接收电子邮件、浏览和搜索网络,在线分享内容网络和贸易,等等,通过智能手机方便。智能手机广泛推广相结合的在线社交网络和移动智能终端、加速发展的移动社交网络(MSN) [2]。MSN涉及参与者有相似兴趣和目标之间的交互通过他们的移动设备在虚拟社交网络。

由于动态多变的MSN的本质,机会网络运营一个全新的网络范式下,传统的路由协议不能应用(2]。机会网络是无线移动自组织网络的拓扑结构是极其动态和不稳定。因此,在大多数情况下,有可能不存在完整的链接同时从源到目的地。有很多研究工作机会转发。然而,他们中的大多数提供基于IP或设备地址的消息,这不是有效的在许多interest-aware或behavior-aware MSN的应用程序。

前所未有的移动设备和用户之间的紧密耦合提供了新的方法来推断用户的行为和移动设备的兴趣。移动设备现在可以作为分布式用户行为传感器捕捉到他们的利益,使隐性利益分析(3]。

有很多流行的基于位置的应用程序在MSN。例如,基于位置的服务可以帮助移动用户找到朋友目前在他们附近。另一个例子是联系推荐机制(4],它可以有效地选择联系人为了解决作为一个社会群体,以缓解组交互的初始化。

这些应用程序的基本思想是提取兴趣配置文件或配置文件从社会行为之间的关系。然而,很少有研究考虑多个行为MSN用户的属性。事实上,许多MSN与多个应用程序处理对象的属性。此外,人类自然有多个利益。有一些类型的典型场景:(我)共享和传播信息的人相似的多个利益概要:作为一个例子,鲍勃是一名学生,他想找一个室友是谁在同一个大学。他还希望室友喜欢游泳,就像他自己。现在,鲍勃想把消息给人有很大的可能性是室友;(2)推荐的商品或服务与多个属性:例如,编辑部要推荐一个新的杂志,包括多个主题,如流行音乐,服装,和健身。编辑人员需要传播广告的潜在读者最感兴趣的话题;(3)推荐的组合异质商品或者服务:例如,商人想宣传一个折扣组合的电影和零食和发送信息的人。

在上述场景中,消息发送者有一组目标利益,可以表示商品,服务,或者个人与多个属性。如图1,消息发送者想要发送消息的接收器有相同或相似的利益目标的利益。

在本文中,我们专注于从日常跟踪提取多个行为属性的用户和探索机会传播协议基于多个行为概要文件在移动社交网络。的主要贡献我们的工作总结如下。(我)我们的目标是处理一个类的数据传播无处不在的应用场景,多个属性的对象或多个利益的人需要考虑。(2)我们映射多个属性或多个利益行为空间和配置多个行为属性。此外,我们提出了相关计算模型基于BM25的原则(5)为多个行为概要文件。(3)我们设计一个机会传播协议基于多个行为概要文件(ODMBP)在移动社交网络。(iv)广泛的模拟表明,该多个行为概要文件和相关计算模型是正确和有效的。与其他经典路由协议相比,ODMBP达到高交货率和低延迟的场景的多个属性数据传播。

本文的其余部分组织如下。部分2提出了挑战和设计协议的基本原理。部分3介绍了多个行为概要文件和相关计算模型。我们现在机会传播协议部分4。绩效评估提出了部分5。我们在部分评审相关工作6。我们在部分总结本文7。

2。挑战和基本原理

有一些挑战设计多个属性对象的机会传播协议。首先,我们需要给利益可计算的表达式,可以获得的多个属性。第二,对于多个属性,我们需要考虑匹配属性的数量;即设计协议应该全力比赛更多属性在指定属性。因此,它可能是低效的每个属性的相似度值求和直截了当地。此外,由于能源设备有限,机会主义的断断续续的联系网络,分布式的协议设计应该满足所需的性能设计、计算复杂度低、低开销,和高可扩展性。

我们可以看到在图2,许多利益密切相关的个人的日常跟踪,可以由特定的位置跟踪。(所示6)社会关系可以解释大约10%到30%的人类运动基于位置的不同数据集的分析。另一方面,大量的研究已经证明,人的流动显示惊人的持久性配置文件。例如,在[7),作者认为相似的流动概要其未来给定用户的概要很高,高于0.75的八天,仍然高于0.6五周。观察结果表明,流动剖面的确是一个内在属性和用户的一个有效的表示,即使只有短暂历史的流动使用概要文件。因此,在这项工作中,我们假设的位置可以代表用户的利益;此外,时间在一个地方的时间越长,相应的利息越强。

的基本思想ODMBP映射空间的行为空间和利益中提取用户的多个行为概要文件之间的相似度和目标概要文件。ODMBP使用地点的位置和相应的时间,以反映用户的偏好。多个行为概要文件的每个用户提取空间量子化的行为。进一步说,一个合理的相关计算模型应该应用于计算相关指标。投机取巧的设计传播协议就相关指标基于转发策略为基本原则。

3所示。多个行为概要文件和相关计算模型

在本节中,我们将介绍多种行为概要文件和相关计算模型。行为概要文件应该反映多个行为属性,分别根据多个利益。相关计算模型应该为每个用户和数字转换相关匹配尽可能多的行为应该在指定的集合行为。

3.1。多个行为概要文件

假设有一组的用户和组的位置,和。每一个位置在行为空间代表了相应的利益。每个用户有一个用户多个行为概要文件吗,在那里,,是用户的总时间在位置。

请注意,是一个累积时间根据用户当前跟踪的,价值会改变了时间的推移。用户的时间花在特定的位置可以通过不同的方式来测量。一种广泛使用的方法是通过GPS传感器,传感位置信息不断集成统一的智能手机。另外,无线网络连接日志或开关在特定位置也可以帮助获得用户花费的时间。这项工作不涉及具体的持久传感、和能源消耗可以很低。

用户可以表示为多个行为概要文件。它可以被视为行为矩阵的元素。UMBP图给出的一个例子3。在大多数情况下,行为矩阵是稀疏矩阵,因为大多数用户只在一小部分的位置。因此,一些特定的数据结构如表三可以用来降低时间和空间复杂度。每个元素在UMBP与一个行为相关联指标,在那里

有多个目标行为概要文件为每个应用程序特定的数据传播,,如果消息发送者希望接收器有财产与位置相关的行为;别的,。我们假设TMBP,可以通过利益映射到相应的位置,是提前知道。我们进一步表示在TMBP行为属性的数量。

3.2。相关计算模型

寻找潜在的接收器,我们需要一个计算模型来计算目标多个行为概要文件和用户之间的关系的多个行为概要文件,。指标的相关性是量子化的。我们使用排序函数的原理,名叫BM25 [8),来计算这个指标。BM25使用的思想Robertson-Sparck-Jones (RSJ)概率模型9),是一个排名函数所使用的搜索引擎排名匹配文档根据给定的搜索查询的相关性。到目前为止,最成功的模型计算相关性(10- - - - - -12]。

我们首先定义用户的行为因素位置在TMBP 在哪里是一个经验参数,代表行为因素的重要性吗。

行为因素措施的总时间用户在位置在TMBP。提供了一个基本的相关性评价。然而,它可能不满足的要求匹配尽可能多的行为以来TMBP行为因素不考虑用户分布在不同位置的区别。实际上,可能会有一些地方一些人留在将军。因此,行为因素,只考虑用户花在位置的时候,可能会忽略这些人烟稀少的地方。平衡人烟稀少的地方,我们介绍的重量位置, 在哪里用户的数量在位置吗。

注意的价值就越大是,小的价值是多少。位置的重量反映了用户分布在不同位置的区别,可以促进TMBP人烟稀少的位置的重要性。

现在我们可以给最终的公式来计算相关指标:

注意,余弦相似度(13,14)是另一种方法来计算这个指标。余弦相似度被广泛用于计算文本的相似度。不难使用余弦相似性基于我们用户多个行为概要文件。然而,余弦相似度并不考虑用户分布在不同位置的区别。进一步的分析和评估将在部分5。

4所示。机会主义传播协议设计

在本节中,我们试图设计一个投机取巧的传播与多个财产协议的服务对象。根据小世界的原则15),人们有高聚类属性,用户遇到的类似行为属性高概率。ODMBP传播消息根据用户的多个行为概要文件和相应的相关指标。

每个用户的UMBP将随时间改变,它应该被更新以分布式的方式。在ODMBP,每个用户商店UMBP移动设备。可以更新通过位置传感器或网络连接日志本身,而,,当用户将被更新遇到用户。

所示的算法1、ODMBP由三个阶段组成:用户初始化梯度上升,和群体传播。在用户初始化阶段,遇到的每个用户,消息发送者匹配无与伦比的目标多个行为概要文件TMBP′。如果有至少一个匹配的位置,也就是说,,消息发送者将消息发送给用户。一旦所有的位置在目标匹配多个行为概要文件,也就是说,,消息发送者删除该消息。通过这种方式,用户初始化阶段可以并行化传播过程,有效地减少延迟。

在梯度上升阶段,信息持有者将消息转发到用户相关性较高的分数。梯度上升阶段是源于这一事实的多个行为概要文件用户相关性较高的分数更类似于目标接收器。

在群体传播阶段,如果消息的相关性分数持有人高于阈值,在那里ODMBP是一个参数,信息持有者将信息复制到用户相关性较高的分数。这意味着ODMBP认为所有用户令人满意的接收器。

5。绩效评估

5.1。方法和设置

在本节中,我们通过仿真来研究ODMBP的性能。我们用真正的跟踪数据集StudentLife [16),其中包含传感器数据,EMA数据,数据调查的反应,和教育。对于我们的模拟,我们采用了数据集的一部分,叫无线定位,其中包含49个志愿者的数据移动92栋建筑在一个月内在达特茅斯学院。无线定位,其中包含近019.2万个移动记录,获得从达特茅斯无线AP部署信息网络服务和记录参与者的校园粗糙的位置和unix时间戳。为例,记录(1364359102,(Kemeny))显示一个志愿者在建筑叫做Kemeny在unix时间1364359102。建筑可以被视为UMBPs和TMBP的位置。我们删除了干扰项在现实运动跟踪等复制数据和无效的用户。图4描述了许多地方的每个用户处理数据和这个数字下降区间。

所有模拟都运行在一个模拟器(17];这是一个机会网络环境模拟器提供了一个强大的工具来生成流动痕迹,DTN运行消息传递模拟不同的路由协议。所有的结果都平均超过1000分。的设置一个模拟器已经列在表中1。我们第一次与同一位置连续记录整合到新记录以计算时间的差异。我们还需要消除一些干扰等项目重复的数据和无效的用户。我们把这个最终输出结果的外部事件连接数据模拟器。主机的数量和位置的数量是49和92年,分别等于志愿者的数量和建筑的无线定位跟踪。

我们使用时间对结构的任何用户。随着模拟时间的推移,时间在特定位置可以通过计算用户的运行时间的时间戳当前移动记录。通过这种方式,我们可以获得通过积累所有的运行时间为每个位置。UMBP为每个用户隐私信息,与模拟计算和动态更新。此外,用户可以联系用户同时在相同的位置。所以,我们可以构造一个模拟器的外部事件连接数据动态基于上述处理方法。在我们的模拟中,行为地点TMBP随机选择92栋建筑之一。

在我们的模拟中,我们第一次揭示了影响的关键参数对ODMBP交货率和延迟。此外,我们评估ODMBP进一步通过比较它与其他协议:流行路由(18],喷雾等[19),ODMBP-Cos。

探索cos和BM25之间的差异,我们将余弦相似性应用于系统模型,并基于余弦相似度的相关性得分函数 在哪里向量的乘积和吗欧几里得范数的吗;也就是说,。

我们替代相关性得分函数CosSim (TMBP UMBP)第二阶段和第三阶段的算法1,分别。我们所说的协议使用余弦相似度作为ODMBP-Cos。

5.2。揭示了影响的关键参数

有三个关键参数:经验参数的行为属性在目标多个行为概要文件和阈值。我们将改变他们探索这些参数的影响,分别。

5.2.1。的影响

基于我们的相关计算模型,代表最终分数的行为因素指标的重要性。当使用BM25模型搜索,通常会根据过去的经验值为1.2。然而,此设置可能并不适用于我们的多个行为传播场景。为了揭示的影响ODMBP,我们测量的交货率和延迟ODMBP具有不同的价值当设置。如图5,ODMBP时最好的交货率和延迟。根据观察,我们修复在接下来的模拟。然而,的设置可能与真实的数据集采用密切相关。

5.2.2。的影响

阈值是一个标准来判断是否用户接收机。也是ODMBP进入集团的触发传播阶段。我们测量ODMBP具有不同的性能。图6对应的结果显示三组,,,分别。时的值的推移,交货率急剧降低的所有设置。这是因为接收器的数量减少当阈值增加。因此,它需要更多的时间来寻找接收器,延误增加。

5.2.3。的影响

行为属性在目标多个行为概要文件的数量提前提供,表明商品/服务的全面性或人们的多功能性。我们不能调整的价值提高ODMBP的性能;然而,我们可以通过观察评估设计协议的可扩展性的影响ODMBP。我们可以看到从图7交货率的曲线并不单调。基于公式(4),;因此,分数的总和值TMBP所有行为的地点。请注意,和的值会是负的。因此,分数的值可能会减少的巨大价值。因此,接收器的数量将会减少。从图可以看出6,ODMBP达到最好的性能方面交货率和延迟在所有的测量在我们的模拟。

5.3。与其他协议

与其他经典路由协议,我们比较ODMBP流行机会网络中的路由和喷雾等。在流行路由协议,消息传递给每一个遇到的节点没有相同的消息。喷雾等路由协议由两个阶段组成:喷雾和等待。转发消息的副本不同节点在喷阶段,然后直接传播执行等阶段。我们设置并应用二进制模式在喷雾的喷雾阶段和等待路由协议。我们设置,,ODMBP。我们也比较ODMBP和ODMBP-Cos的性能。我们设置,ODMBP-Cos为了获得最佳的性能。这样的设置是基于类似的措施5。2。

如图8,ODMBP交货率与ODMBP-Cos相比更高。这是因为有些地方很少人在一般。因此,基于余弦相似度的相关函数,它只考虑了时间的位置,可能会忽略这些人烟稀少的地方。然而,ODMBP可以平衡得很好。另一方面,两个协议的延迟性能关系密切。

交付率增加而增加消息TTL所有四个协议。这是因为有更多的时间来交付消息的接收器在下降之前转发队列。然而,当消息TTL延迟的增加而增加。四个协议之间的流行路由实现最佳性能;然而,它将遭受高开销和不是有效的在我们的移动社交网络应用程序。这是因为流行路由不提供传播的过滤方案。一个模拟器定义参数开销比(−传递的消息数量交付消息的数量)/数量的交付信息,尽管ODMBP阈值过滤用户具有不同的相关性。因此,ODMBP可以减少传递消息。如图8,ODMBP开销比例低于流行路由。在大多数情况下,ODMBP的性能比喷雾等,和ODMBP提高11.6%和12.5%在交货率和延迟方面,平均分别。这是因为ODMBP可以将消息转发到用户更类似于目标,而喷雾等不考虑相关性度量。

6。相关工作

目前,有许多研究探索移动社交网络用户的行为属性。在[7),许等人建立了一个面向用户行为的通信模型通过分析参与者的移动数据在大学,证明用户移动属性具有较高的稳定性。在此基础上,他们提出了一个协议profile-cast服务与高传播性和低延迟,名叫CSI。然而,只有单一的行为属性被认为是在设计协议。InterestCast [20.),一种新的通信协议,还考虑用户的利益,解决问题为广泛的社会场景和申请一个机会网络节点移动个人的个人设备,可能与固定路边交互设备。在[21),赵等人研究一个新的覆盖问题,机会主义的报道,来形容这种以人为中心的感知质量传感系统。相比与传统的静态覆盖和动态覆盖在传感器网络中,投机取巧的报道具有一些独特的特征引起的城市遥感应用的需求和人类流动特性。interest-aware隐式多播(iCast) [22)是一种新的铸造范式,基于推断兴趣档案工作。在这种范式,消息被发送到一个行为兴趣概要(IP或设备地址)。它结合了多播通信用户的兴趣和行为。在[23),Elsherief等人探索移动用户的相似性的概念创新应用的关键推动者取决于移动接触机会。理智的(24)结合了两者优点的social-aware和无状态方法。它是基于个人的观察类似的利益往往更满足。在[25),松尾等人提出一种有效的边界检测方法在浓密的移动无线传感器网络。初步认识到每个节点的位置本身及其所有相邻节点。作者确定节点转发方向通过比较相似分数与遇到的节点。程等人现在iZone [26),移动社会网络系统分析的基础上MSN的一般要求和基于位置的服务(LBS)。最终目标是开发和建立一个集成框架,提供基于社交网络的医疗信息服务针对患者安全,权力,和指导。此外,(27]解释社交网络用户的交互关系和相互影响和社交网络隐私的行为特征和动机,包括用户行为的预测。

7所示。结论

我们提取的多个行为概要文件用户的日常跟踪感兴趣的多个属性空间映射到空间的行为。基于BM25相关计算模型,提出了计算多个行为概要文件的相关指标。此外,我们提出了一个投机取巧的传播称为ODMBP协议基于多个行为概要文件,在移动社交网络。它由三个阶段组成:用户初始化,梯度上升,和群体传播。通过大量的模拟,我们已经表明,拟议中的多个行为概要文件和相关计算模型是有效的。与其他经典路由协议相比,ODMBP可以显著提高交货率和延迟的性能方面。

在未来的工作中,我们将考虑更复杂的场景。例如,行为在目标位置多个行为概要文件可以关联到特定的权重,这表明行为的位置的重要性。

符号

:	用户和用户的数量
:	的位置和数量的位置
:	目标多个行为概要文件和行为属性在目标多个行为概要文件
:	用户多个行为概要文件和用户用户多个行为概要文件
:	用户的行为指标位置
:	目标位置的行为指标
:	重量的位置
:	行为因素的用户位置
:	总时间,用户在位置
:	在位置的用户总数
:	一个参数用于计算行为的因素
:	进入集团的阈值用于控制传播阶段
	之间的相关性度量目标多个概要文件和用户的行为的多个行为概要文件。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作得到了国家自然科学基金委的资助经费(号。61472193,61472192,61373139),江苏省自然科学基金(BK20141429号BK20130852)、科技支持项目(社会)江苏省(没有。(没有BE2013666), CCF-Tencent开放研究基金。CCF-Tencent RAGR20150107)、中国博士后科学基金会(没有。2014 m562662 2013 t60553),江苏博士后科学基金会(没有。1402223 c),独立研究项目的江苏省高技术研究重点实验室(没有无线传感器网络。WSNLBZY201524), NUPTSF(批准号NY215098)和“1311”人才工程NJUPT。

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