容迟网络中基于无状态社交关系的路由协议研究

Delay Tolerant Networks (DTNs) can provide sensing, monitoring, collection, transmission and other data services in the extreme environments, e.g., deep space, remote area, underwater, etc. In recent years, the research of social-aware routing protocol for DTNs attracts considerable attention from domestic and overseas scholars. These routings significantly rely on social ties, acquired by collecting and analyzing a large number of network status data, to make routing decisions. However, it is challenging for DTNs to obtain and store such data. For this purpose, this project aims at studying the routing problem of DTNs from the perspective of stateless social ties. Firstly, this project crawls social attribute data from online social networks and handles them. Secondly, this project uses some advanced methods, e.g., social network analysis, social phenomenon and unsupervised clustering algorithm, to get stateless social ties from the social attribute data. Thirdly, this project models the data transmission process, and studies the incentive mechanism meeting the requirements of DTNs. Build on them, this project designs stateless-social-aware routing protocols. In short, this project not only has important theoretical significance to improve the efficiency of data transmission in DTNs, but also has significant pratical value in providing a theoretical basis and technical support for the application of DTNs.

容迟网络能在深空、陆地、水下等极端通信环境中，提供数据感知、监测、收集、传输等服务。近几年，容迟网络中基于社交关系的路由研究备受国内外学者关注。这类路由主要依赖社交关系做路由决策，它们大多通过收集和分析网络状态信息来获取有状态社交关系，然而收集和存储大量的网络状态信息对容迟网络极具挑战性。本项目从无状态社交关系的角度研究容迟网络中路由问题，避免收集任何状态信息。主要研究内容包括：（1）从在线社交网络中爬取社交属性数据，并对数据的多样化和值缺失等问题进行处理；（2）使用社会网络分析、社会现象、无监督聚类算法等方法，从社交属性数据中获取无状态社交关系；（3）对数据传输过程建立优化模型，并研究满足容迟网络的激励机制，进而设计基于无状态社交关系的路由。本项目研究，不仅对容迟网络中数据传输效率的提高具有重要的理论意义，还为容迟网络的应用提供理论基础和技术支持，具有重要的应用价值。

容迟网络是一种新型无线网络，能在深空、陆地、水下等极端通信环境中提供数据感知、监测、收集、传输等服务。近几年，受社交关系影响节点移动轨迹的影响，容迟网络中基于社交关系的路由研究备受国内外学者关注。目前，容迟网路中基于社交关系的路由协议大多通过收集和分析网络状态信息来获取有状态社交关系，进而帮助做路由决策，然而收集和存储大量的网络状态信息对容迟网络极具挑战性。本项目根据容迟网络的特点，创新性地利用在线社交网络中丰富的社交属性数据，来解决容迟网络中获取社交关系的成本过高等问题。通过联合社交关系和其它路由决策信息，对数据传输过程建立优化模型，设计适应于容迟网络的社交感知的路由协议，以提高数据传输效率和降低数据传输开销，增强容迟网络的性能。..在项目研究中，共发表相关论文4篇，其中包括CCF推荐A类论文1篇、中科院2区论文1篇，申请了发明专利5项。本项目还培养了1位博士毕业生、2位硕士毕业生和16位本科毕业生。.本项目研究成果主要分为以下两个方面：.（1）在线社交网络中的社交关系挖掘的研究。重点研究了在线社交网络中社交属性数据稀疏、多样化等问题，并探索如何利用临时影响来构建一个统一的框架，通过检测节点的时间偏好来执行协作过滤，以对社交属性数据进行有效的挖掘，挖掘出节点间的社交关系。.（2）社交感知的路由协议优化设计问题研究。重点研究了如何建立数据传输的优化模型，以及如何联合社交关系和其他路由决策信息（如：地理位置信息、激励机制等）来设计社交感知的路由协议等问题，以实现最佳异构的中继路由方案和最优数据传输路径的路由方案，提高网络的数据传输效率。.以上工作均进行了实验验证，实验结果表明所提出的新方案，与现有工作相比，都有一定的性能优势。.本项目的研究主要从社交关系来源和路由协议设计两个方面着手，重点研究在线社交网络中社交属性数据挖掘和社交感知的路由协议设计等问题，以提高容迟网络中数据传输效率。.