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社交网络中用户数据中心的存储资源调配策略研究

摘要第4-5页
Abstract第5-6页
第一章 绪论第13-17页
    1.1 研究背景第13-14页
    1.2 研究意义第14页
    1.3 研究内容与主要工作第14-15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第二章 研究现状第17-25页
    2.1 社交网络技术第17-20页
        2.1.1 社交网络概述第17-18页
        2.1.2 基于位置的社交网络概述第18-19页
        2.1.3 社交网络社区划分技术第19-20页
    2.2 数据存储技术第20-22页
        2.2.1 集中式数据存储第21页
        2.2.2 分布式数据存储第21-22页
    2.3 社交网络数据放置技术第22-24页
        2.3.1 基于hash的数据划分第22-23页
        2.3.2 基于社交关系的数据划分第23-24页
    2.4 本章小结第24-25页
第三章 数据集的处理和分析第25-37页
    3.1 实验数据集第25-26页
    3.2 基于位置的社交网络模型第26-27页
    3.3 数据处理和过滤第27-28页
    3.4 数据统计分析第28-36页
        3.4.1 社交网络结构分析第28-29页
        3.4.2 用户位置行为模式分析第29-33页
        3.4.3 用户时间行为模式分析第33-36页
    3.5 本章小结第36-37页
第四章 基于社交关系的K-medoids社区划分第37-44页
    4.1 节点多维社交距离建模第37-39页
        4.1.1 用户亲密度计算第37页
        4.1.2 用户时空相似度计算第37-39页
        4.1.3 节点多维社交距离计算第39页
    4.2 基于社交关系的K-medoids社区划分算法第39-41页
    4.3 社区划分实验结果及分析第41-43页
        4.3.1 实验环境第41页
        4.3.2 评价标准第41页
        4.3.3 社区划分算法比较分析第41-43页
    4.4 本章小结第43-44页
第五章 基于社区的存储资源分配策略第44-54页
    5.1 社区中心地理位置建模第44页
    5.2 数据中心负载状况建模第44-45页
        5.2.1 数据中心服务器负载状况衡量第44页
        5.2.2 数据中心的负载状况衡量第44-45页
    5.3 数据中心可用度建模第45页
    5.4 基于社区的存储资源分配策略第45-48页
        5.4.1 用户数据划分算法第45-46页
        5.4.2 基于社区的存储资源分配算法第46-48页
    5.5 实验结果与分析第48-53页
        5.5.1 实验环境第48页
        5.5.2 仿真平台介绍第48页
        5.5.3 仿真参数设定第48页
        5.5.4 评价标准第48-49页
        5.5.5 算法参数分析第49-50页
        5.5.6 存储资源分配算法比较分析第50-53页
    5.6 本章小结第53-54页
第六章 存储资源动态调整策略第54-61页
    6.1 新用户加入第54页
    6.2 老用户离开第54页
    6.3 用户常驻位置改变第54-55页
    6.4 用户之间添加边第55-56页
    6.5 用户之间删除边第56-58页
    6.6 实验结果与分析第58-60页
        6.6.1 用户常驻位置改变比较分析第58-59页
        6.6.2 用户之间添加边比较分析第59-60页
        6.6.3 用户之间删除边比较分析第60页
    6.7 本章小结第60-61页
第七章 总结和展望第61-63页
    7.1 研究工作总结第61-62页
    7.2 研究工作展望第62-63页
参考文献第63-65页

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