基于社区的机会网络中的群体信任转发方法
| 摘要 | 第2-3页 |
| Abstract | 第3-4页 |
| 第一章 绪论 | 第7-14页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第7-9页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第7-8页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 Ad Hoc网络中的信任模型 | 第9-10页 |
| 1.2.2 机会网络中的信任模型 | 第10-11页 |
| 1.2.3 社交网络中的群体信任研究 | 第11-12页 |
| 1.3 主要研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 相关研究 | 第14-23页 |
| 2.1 相关概念介绍 | 第14-17页 |
| 2.1.1 社区 | 第14页 |
| 2.1.2 信任 | 第14-17页 |
| 2.1.3 群体信任 | 第17页 |
| 2.2 社区划分算法 | 第17-18页 |
| 2.2.1 集中式社区划分算法 | 第17页 |
| 2.2.2 分布式社区划分算法 | 第17-18页 |
| 2.3 经典信任模型 | 第18-20页 |
| 2.3.1 基于概率论的信任模型 | 第18-19页 |
| 2.3.2 基于博弈论的信任模型 | 第19页 |
| 2.3.3 基于证据理论的信任模型 | 第19-20页 |
| 2.3.4 基于模糊理论的信任模型 | 第20页 |
| 2.4 经典路由算法 | 第20-22页 |
| 2.4.1 PROPHET算法 | 第21页 |
| 2.4.2 Epidemic算法 | 第21页 |
| 2.4.3 Spray and Wait算法 | 第21-22页 |
| 2.4.4 MaxProp算法 | 第22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 社区划分 | 第23-28页 |
| 3.1 热点区域的建立 | 第23-24页 |
| 3.2 社区识别 | 第24-27页 |
| 3.3 本章小结 | 第27-28页 |
| 第四章 群体信任评估 | 第28-33页 |
| 4.1 社区中单个节点的信任度 | 第28-30页 |
| 4.2 社区间的直接信任度 | 第30-31页 |
| 4.3 社区间的间接信任度 | 第31页 |
| 4.4 社区间的群体信任度 | 第31-32页 |
| 4.5 本章小结 | 第32-33页 |
| 第五章 基于群体信任的数据转发 | 第33-39页 |
| 5.1 基本原理 | 第33-35页 |
| 5.2 社区间的消息转发策略 | 第35-36页 |
| 5.3 基于群体信任的转发 | 第36-38页 |
| 5.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第六章 仿真实验与结果分析 | 第39-48页 |
| 6.1 仿真实验环境 | 第39-43页 |
| 6.2 参数设置 | 第43页 |
| 6.3 实验结果与分析 | 第43-47页 |
| 6.3.1 成功交付率 | 第43-45页 |
| 6.3.2 平均延迟时间 | 第45-47页 |
| 6.4 本章小结 | 第47-48页 |
| 第七章 总结与展望 | 第48-50页 |
| 7.1 总结 | 第48页 |
| 7.2 展望 | 第48-50页 |
| 参考文献 | 第50-54页 |
| 在校期间发表论文情况 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
