一种基于节点行为模式的相似性指标

来源：软件学报杂志2018年第S1期北京时间：

作者：舒坚,马玉良,林伟杰,刘琳岚

单位：舒坚，南昌航空大学 物联网技术研究所, 江西 南昌 330063;南昌航空大学 软件学院, 江西 南昌 33006311,马玉良，南昌航空大学 物联网技术研究所, 江西 南昌 330063;南昌航空大学 软件学院, 江西 南昌 33006302,林伟杰，南昌航空大学 物联网技术研究所, 江西 南昌 330063;南昌航空大学 软件学院, 江西 南昌 33006303,刘琳岚，南昌航空大学 物联网技术研究所, 江西 南昌 330063;南昌航空大学 信息工程学院, 江西 南昌 33006304

摘要：手持设备网络（PSN）是一种利用节点移动和机会性相遇进行数据交互的延迟容忍网络（DTN）.由于PSN具有网络拓扑不断变化、节点间链接时变性等特点，导致常用的节点间相似性评价方法不能很好地被应用于PSN的链路预测.针对PSN网络节点的行为特点，分析节点间产生连接次数、连接持续时间以及节点访问区域的规律，将PSN网络中节点的相似性分为节点社交行为相似性和移动行为相似性.结合社交行为相似性以及节点移动行为相似性，比较其在不同加权系数下的AUC和Precision，提出基于节点行为模式的相似性指标（SNBP）.在MIT Reality以及Dartmouth Campus数据集上的结果表明：与CN、AA和Katz相似性指标相比，所提出的相似性指标具有更好的预测准确率.

关键词：链路预测;手持设备网络;相似性指标;节点行为模式

基金资助：国家自然科学基金（61762065，61363015，61262020）；江西省自然科学基金（20171ACB20018，20171BAB202009，20171BBH80022）；江西省研究生创新专项资金（YC2018093）