宏观情景拟合的内容中心网络自适应路由方法研究

Content-Centric Network (CCN) is a widely accepted Future Internet architecture, but its existing routing methods cannot effectively adapt to the changes of user contents just like interests and locations, so it needs to be improved in terms of mobility support and Quality of Service (QoS) guarantee. For this purpose, our project presents a self-adaptive routing method based on macro-context fitting in CCN. We break through the traditional idea which is aware of a single user's context, abstract the numerous and dispersive user contexts into several convergent macro-contexts, and dynamically adjust content distribution strategy based on macro-context information, thus achieving efficient content acquirement of users when their locations and interests are dramatically changing. Here are the research contents: 1) research the macro-context awareness for user groups that includes context abstract modeling, context semantic recognition and macro-context mining; 2) present the privacy measurement and leakage restriction methods for user context information; 3) design a content routing method based on macro-context fitting, realize interest-context fitting by diversifying the caching strategies and data transmission modes, and realize location-context fitting by content distribution based on the topology potential field and content caching based on network coding. Our project achievements will provide new thought and theory support for content distribution and other related research in the Future Internet.

内容中心网络作为一种被广泛认可的未来互联网架构，但是其现有路由方法无法有效适应用户兴趣、位置等情景的变化，在移动性支持和服务质量保证方面亟待改善。为此，本项目提出宏观情景拟合的内容中心网络自适应路由方法，该方法突破单个用户情景感知的传统思路，将众多分散的用户情景抽象为高度收敛的宏观情景，并依据宏观情景信息对内容分发策略进行动态调整，实现用户在位置、兴趣等变化时的内容高效获取。研究内容包括：1）感知用户群体的宏观情景，即研究情景抽象模型以及情景语义识别和宏观情景挖掘技术；2）提出用户情景信息的隐私度量方法和隐私泄露限制方法；3）设计宏观情景拟合的内容路由方法，通过差异化的缓存决策和数据传输模式实现兴趣情景的拟合，通过基于拓扑势场的内容分发和基于网络编码的内容缓存实现位置情景的拟合。项目成果将为未来互联网内容分发等相关研究提供新思路和理论支撑。

内容中心网络作为一种被广泛认可的未来互联网架构，但是其现有路由方法无法有效适应用户兴趣、位置等情景的变化，在移动性支持和服务质量保证方面亟待改善。为此，本项目研究宏观情景拟合的内容中心网络自适应路由方法，针对内容中心网络的宏观情景感知技术、隐私保护方法和自适应路由方法进行研究。宏观情景感知技术方面，项目建立了情景抽象模型，提出了基于归一化互信特征选择和证据不确定性情景推理法的情景语义识别模式，基于改进集成经验模式分解和量子神经网络的宏观情景信息预测方法，并将这些方法用于数据采集等系统中；隐私保护方法方面，分别针对实时业务和非实时业务，提出基于对称加密算法和非对称加密算法的宏观情景隐私保护方法，并提出安全的加密方案、认证和密钥协商协议，并将这些方法用于云盘、文件加密和群组通讯等系统中；自适应路由方法方面，项目提出了多因子协同的内容中心网络缓存方法实现了兴趣情景的拟合，提出基于势能的缓存方法、基于网络编码和多径路由的位置情景拟合机制实现了位置情景的拟合，并将这些思想和方法应用于停车场查找系统等系统中。项目成果将为未来互联网内容分发等相关研究提供新思路和理论支撑，项目成果可应用于信息通信、影视娱乐等多个领域，对人们生产、生活的改善和国民经济建设有重大的促进作用。