Genom flera studier har det framhävts att mobilitetsmönster i mobila nätverk drivs av mänskliga beteenden. Denna effekt har särskilt observerats i intermittenta nätverk som DTN (Delay Tolerant Networks). Med tanke på att gemensamma sociala intentioner genererar liknande mänskligt beteende är det relevant att utnyttja denna kunskap i nätverksprotokollens utformning, t.ex. identifiera närhetsgraden mellan två noder. I detta papper föreslår vi en tidslänk förutsägelse teknik för DTN som kvantifierar beteende likhet mellan varje par av noder och använder sig av det för att förutsäga framtida länkar. Vår förutsägelse metod håller reda på de spatio-temporala aspekterna av noder beteenden organiserade som en tredje-order tensor som syftar till att registrera utvecklingen av nätverket topologi. Efter att ha kollapsat tensor informationen, beräknar vi graden av likhet för varje par av noder med hjälp av Katz mått. Denna metriska ger oss en indikation på kopplingen förekomsten mellan två noder beroende på deras närhet. Vi visar effektiviteten av denna metod genom att tillämpa den på tre mobilitetsspår: två verkliga spår och ett syntetiskt spår. Genom flera simuleringar demonstrerar vi teknikens effektivitet när det gäller ett annat tillvägagångssätt baserat på ett likhetsmått som används i DTN. Validiteten hos denna metod bevisas när beräkningen av poängen görs på ett distribuerat sätt (dvs. med lokal information). Vi intygar att den tensor-baserade tekniken är effektiv för tidslänk förutsägelse tillämpas på de intermittent anslutna nätverken. Dessutom anser vi att denna teknik kan gå utanför DTN:s område och vi anser att detta kan tillämpas ytterligare på alla figurer där det finns ett behov av att härleda den underliggande sociala strukturen hos ett nätverk av mobila användare.
I detta dokument, Vi syftar till att betona att kvantifiera graden av närhet av två noder förenas till stabiliteten i deras förhållande gör det möjligt för oss att förbättra länken förutsägelse prestanda REF.
Tensor-Based Link Prediction in Intermittently Connected Wireless Networks
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}