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首页> 外文期刊>IEEE Transactions on Parallel and Distributed Systems >Efficient File Search in Delay Tolerant Networks with Social Content and Contact Awareness
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Efficient File Search in Delay Tolerant Networks with Social Content and Contact Awareness

机译：具有社交内容和联系意识的延迟容忍网络中的有效文件搜索

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Distributed file searching in delay tolerant networks formed by mobile devices can potentially support various useful applications. In such networks, nodes often present certain social network properties of their holders in terms of contents (i.e., interests) and contacts. However, current methods in DTNs only consider either content or contact for file searching or dissemination, which limits the file sharing efficiency. In this paper, we first analyze real traces to confirm the importance and necessity of considering both content and contact in file search. We then propose Cont$^2$ , a social-aware file search method that exploits both node contents and contact patterns. First, considering people with common interests tend to share files and gather together, Cont$^2$ virtually groups common-interest nodes into a community to direct file search. Second, considering human mobility follows a certain pattern, Cont $^2$ exploits nodes’ contact frequencies with a community to expedite file searching. To further improve the searching efficiency, Cont $^2$ also integrates sub-communities and parallel forwarding as optional components for file searching. Trace-driven experiments on the GENI testbed and NS-2 simulator show that Cont$^2$ can effectively improve the search efficiency compared to current methods.
机译：在由移动设备形成的延迟容忍网络中的分布式文件搜索可以潜在地支持各种有用的应用程序。在这样的网络中，节点通常在内容（即，兴趣）和联系人方面呈现其持有者的某些社交网络属性。但是，DTN中的当前方法仅考虑内容或联系人来进行文件搜索或分发，这限制了文件共享的效率。在本文中，我们首先分析实际痕迹，以确认在文件搜索中同时考虑内容和联系的重要性和必要性。然后，我们提出Cont $ ^ 2 $，这是一种社交感知的文件搜索方法，可以利用节点内容和联系方式。首先，考虑到具有共同兴趣的人倾向于共享文件并聚集在一起，Cont $ ^ 2 $实际上将共同兴趣节点分组为一个社区，以指导文件搜索。其次，考虑到人员流动遵循某种模式，Cont $ ^ 2 $利用节点与社区的联系频率来加快文件搜索的速度。为了进一步提高搜索效率，Cont $ ^ 2 $还集成了子社区和并行转发作为文件搜索的可选组件。在GENI测试平台和NS-2模拟器上进行的跟踪驱动实验表明，与当前方法相比，Cont $ ^ 2 $可以有效地提高搜索效率。

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