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基于边独立演化的机会网络时间演化图模型
被引量：
2
1
作者
蔡青松
牛建伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第15期17-22,共6页
根据机会网络中拓扑的高度动态性和随时间演化的特性,提出一种基于边独立演化的时间演化图(E-TEG)模型。该模型采用马尔可夫链和生灭过程刻画演化过程的时间相关性,利用Laplace后继法则估计边的出生和死亡概率,E-TEG最终收敛于非均匀随...
根据机会网络中拓扑的高度动态性和随时间演化的特性,提出一种基于边独立演化的时间演化图(E-TEG)模型。该模型采用马尔可夫链和生灭过程刻画演化过程的时间相关性,利用Laplace后继法则估计边的出生和死亡概率,E-TEG最终收敛于非均匀随机图。采用CRAWDAD数据集对模型进行实验,结果表明,E-TEG能够准确反映机会网络中消息传输路径的演化特性。
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关键词
机会网络
边
独立
时间
演化
图
生灭过程
Laplace后继法则
随机
图
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题名
基于边独立演化的机会网络时间演化图模型
被引量：
2
1
作者
蔡青松
牛建伟
机构
北京工商大学计算机与信息工程学院
北京航空航天大学计算机学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第15期17-22,共6页
基金
国家自然科学基金资助重点项目(60933011)
国家自然科学基金资助项目(60873241)
国家"863"计划基金资助项目(2008AA01Z217)
文摘
根据机会网络中拓扑的高度动态性和随时间演化的特性,提出一种基于边独立演化的时间演化图(E-TEG)模型。该模型采用马尔可夫链和生灭过程刻画演化过程的时间相关性,利用Laplace后继法则估计边的出生和死亡概率,E-TEG最终收敛于非均匀随机图。采用CRAWDAD数据集对模型进行实验,结果表明,E-TEG能够准确反映机会网络中消息传输路径的演化特性。
关键词
机会网络
边
独立
时间
演化
图
生灭过程
Laplace后继法则
随机
图
Keywords
Opportunistic Networks（OppNet）
Edge-independent Time Evolving Graph（E-TEG）
birth-death process
Laplace＇s rule of successsion
random graph
分类号
TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于边独立演化的机会网络时间演化图模型
蔡青松
牛建伟
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011
2
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