【摘 要】
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随着通信技术的不断发展,移动流量暴涨的同时用户对网络服务的需求也变得更复杂,然而仅靠升级网络基础设施不仅需要较长的时间,还严重提高了运营成本,同时在移动网络内存在着严重的流行内容重复下载问题。因此,有必要基于“设备-设备”（Device-to-Device,D2D）通信技术将用户在线上的下载需求转为通过线下设备间的直接分享实现。此外,在用户使用D2D分享时还会形成移动社交网络,我们还可以挖掘其中具
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随着通信技术的不断发展,移动流量暴涨的同时用户对网络服务的需求也变得更复杂,然而仅靠升级网络基础设施不仅需要较长的时间,还严重提高了运营成本,同时在移动网络内存在着严重的流行内容重复下载问题。因此,有必要基于“设备-设备”（Device-to-Device,D2D）通信技术将用户在线上的下载需求转为通过线下设备间的直接分享实现。此外,在用户使用D2D分享时还会形成移动社交网络,我们还可以挖掘其中具有较高传播潜力的用户,使得通过这些用户D2D分享传播覆盖的范围最大,从而实现更高效的流量卸载和内容线下传播。相比于在线社交网络,通过D2D分享形成的移动社交网络的传播过程受到时间、空间和社会关系等因素的限制,并且当前很多相关研究仍停留在理论推导或模拟仿真层次,所以本文基于大规模真实D2D通信数据展开相关研究,并分别从内容类型、分享时间和社交网络维度进行测量以挖掘用户D2D分享的习惯。针对D2D内容传播最大化问题,本文考虑将用户间传输次数作为社交关系权重,为稀疏的D2D社区增加虚拟基站节点及链接,并考虑邻居节点的影响来综合评估用户的传播潜力,从而提出并基于pyspark实现了WLRN算法,然后基于真实数据验证了引入邻居节点、社交权重和虚拟基站节点的有效性。此外,本文还将WLRN算法与PageRank等其它5种经典算法进行对比分析,如WLRN算法在种子用户数为1时在测试集可传播251人,相比排第2的SeedRank算法的227人提升约11%。实验结果表明WLRN算法能在较短时间内传播覆盖更多用户,从而实现更高效的线下内容传播和流量卸载。
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