Abstract-3G-nätverk är för närvarande överbelastade, på grund av den ökande populariteten av olika applikationer för smartphones. Att avlasta mobil datatrafik genom opportunistisk kommunikation är en lovande lösning för att delvis lösa detta problem, eftersom det nästan inte finns några monetära kostnader för det. Vi föreslår att opportunistiska kommunikationer utnyttjas för att underlätta informationsspridningen i de framväxande mobila sociala nätverken (MoSoNets) och därmed minska mängden mobil datatrafik. Som en fallstudie undersöker vi det måluppsatta urvalsproblemet för informationsleverans. I synnerhet studerar vi hur man väljer det uppsatta målet med endast k-användare, så att vi kan minimera den mobila datatrafiken över cellulära nätverk. Vi föreslår tre algoritmer, Greedy, Heuristic, och Random, för detta problem och utvärdera deras prestanda genom en omfattande spårdriven simulering studie. Våra simuleringsresultat verifierar effektiviteten hos dessa algoritmer för både syntetiska och verkliga mobilitetsspår. Till exempel, den heuristiska algoritmen kan avlasta mobil datatrafik med upp till 73,66 procent för en verklig mobilitet spår. Dessutom, för att undersöka genomförbarheten av opportunistiska kommunikationer för mobiltelefoner, implementerar vi en proof-of-concept prototyp, kallad Opp-Off, på Nokia N900 smartphones, som använder sina Bluetooth-gränssnitt för upptäckt av enheter / tjänster och överföring av innehåll.
Arbetet REF undersökte problemet med val av mål för informationsleverans för att minimera den cellulära datatrafiken.
Mobile Data Offloading through Opportunistic Communications and Social Participation
{'venue': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'journal': 'IEEE Transactions on Mobile Computing', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}