以优化的链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)协议为原型,为无线Mesh网设计了一种基于节点区分和跨层设计的优化链路状态路由协议NDCL-OLSR(node-differentia-tion and cross-layer based optimized link state routing)....
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以优化的链路状态路由(optimized link state routing,OLSR)协议为原型,为无线Mesh网设计了一种基于节点区分和跨层设计的优化链路状态路由协议NDCL-OLSR(node-differentia-tion and cross-layer based optimized link state routing).该协议采用了一种新的路由判据NDCLM(node-differentiation and cross-layer metric),在路由计算过程中通过跨层操作机制综合考虑了节点当前负载和链路投递率2个因素对链路质量的影响,并且对节点的类型进行了区分,使得网络流量尽量绕开业务繁忙的超网关节点(SGW),从而大大优化了路由选择的效果.仿真结果表明,NDCL-OLSR能够从很大程度上提高网络的吞吐量,降低端到端的延时,并且能够达到负载均衡的路由效果.
SDN网络与传统IP网络的互联机制是当前学术界的研究热点,但现有解决方案并不能适用于所有应用场景。为此提出了一个基于OSPF协议的IMISA架构,在一个包含 SDN 子网(基于OpenFlow)和IP子网的自治系统范围内,通过给SDN控制器添加一个O...
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SDN网络与传统IP网络的互联机制是当前学术界的研究热点,但现有解决方案并不能适用于所有应用场景。为此提出了一个基于OSPF协议的IMISA架构,在一个包含 SDN 子网(基于OpenFlow)和IP子网的自治系统范围内,通过给SDN控制器添加一个OSPF路由模块,利用OSPF协议交换各自的网络信息,最终实现了2种网络的互联。
兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的一项重要个性化服务.由于LBSN中数据的极度稀疏性,基于协同过滤的算法推荐精度不高,文中提出基于元路径的兴趣点推荐算法.首先根据LBS...
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兴趣点(Point-Of-Interest,POI)推荐是基于位置的社交网络(Location-Based Social Networks,LBSN)中的一项重要个性化服务.由于LBSN中数据的极度稀疏性,基于协同过滤的算法推荐精度不高,文中提出基于元路径的兴趣点推荐算法.首先根据LBSN结构特征构建带权异构网络模型,其次引入元路径来描述节点间不同类型关联关系,基于三度影响力设置用户-兴趣点间元路径特征集,然后通过随机游走方法计算元路径特征值以度量实例路径中的首尾节点间关联度,并利用监督学习方法获得各特征的权值,最后计算特定用户将来在各兴趣点的签到概率从而生成推荐列表.文中在3个真实LBSN签到数据集上进行了实验,结果表明该算法可以有效缓解LBSN中的极度稀疏性问题,比传统推荐算法有更好的推荐效果.
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