ABSTRACT Med populariteten av sociala nätverksbaserade tjänster har den aldrig tidigare skådade ökningen av mobiltidstrafiken medfört en tung börda för de traditionella mobilnäten. Kommunikation mellan enheter (D2D) som en lovande lösning för att komma till rätta med den trådlösa spektrumkrisen kan möjliggöra snabb innehållsleverans baserad på användaraktiviteter i sociala nätverk. I detta dokument tar vi upp problemet med leverans av innehåll i samband med optimering av peer discovery och resursallokering genom att kombinera både social och fysisk lagerinformation i D2D-underlagsnätverk. Den sociala relationen, som är modellerad som sannolikheten för att välja liknande innehåll och uppskattas med hjälp av Bayesian nonparametric modeller, används som en vikt för att karakterisera effekten av sociala funktioner på D2D parbildning och innehållsdelning. Därefter föreslår vi en 3-D iterativ matchningsalgoritm för att maximera summan av D2D-par viktade av intensiteten i sociala relationer samtidigt som kvaliteten på servicekraven för både cellulära och D2D-länkar samtidigt. Dessutom bevisar vi att den föreslagna algoritmen konvergerar till en stabil matchning och är svag Pareto optimal, och också ger den teoretiska komplexiteten. Simuleringsresultat visar att algoritmen kan uppnå mer än 90 % av den optimala prestandan med en beräkningskomplexitet som är 1000 gånger lägre än den uttömmande matchande algoritmen. Det visas också att D2D-mottagares tillfredsställelse kan ökas avsevärt genom att sociala relationer integreras i resursfördelningsdesignen. Socialt nätverk, enhet-till-enhet kommunikation, innehåll leverans, Bayesian nonparametric modeller, matchande teori.
Simuleringsresultat validerar den utmärkta prestandan med en mycket lägre beräknings komplexitet REF.
Social Network-Based Content Delivery in Device-to-Device Underlay Cellular Networks Using Matching Theory
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}