本書涵蓋機會網(wǎng)絡的多媒體傳輸基礎理論、研究趨勢和研究實例。首先系統(tǒng)地介紹機會網(wǎng)絡及其多媒體內(nèi)容傳輸技術,其次全面闡述機會網(wǎng)絡多媒體應用的實際場景,展現(xiàn)多媒體傳輸技術在現(xiàn)實生活中的巨大應用潛力,最后針對機會網(wǎng)絡的視頻傳輸和校園協(xié)作學習應用等方面的關鍵問題,提供解決方法和應用案例。本書不僅深入淺出地闡述機會組網(wǎng)與傳輸?shù)募夹g原理,還結(jié)合大量案例分析,使讀者能夠更好地理解和運用其中的知識。通過本書,讀者可以系統(tǒng)地了解機會網(wǎng)絡多媒體傳輸?shù)那把丶夹g和發(fā)展趨勢,為相關領域的研究和實踐提供參考。
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國家自然科學基金面上項目"基于移動社會網(wǎng)絡的校園協(xié)作學習交互與微視頻擴散關鍵技術研究",編號61877037。
目錄
前言
第1章 緒論 1
1.1 研究背景與應用前景 1
1.1.1 移動自組織網(wǎng)絡 1
1.1.2 機會傳輸意義 2
1.1.3 機會網(wǎng)絡特點 3
1.1.4 機會網(wǎng)絡應用前景 4
1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀 7
1.2.1 網(wǎng)絡傳輸能力研究 8
1.2.2 機會路由研究 8
1.2.3 視頻調(diào)度研究 9
1.3 校園協(xié)作學習交互建模 10
1.3.1 標簽庫建模 11
1.3.2 節(jié)點信息表更新算法 13
1.4 本書主要內(nèi)容 15
第2章 機會傳輸關鍵問題分析 17
2.1 網(wǎng)絡組織特征 17
2.2 機會網(wǎng)絡的移動模型 17
2.3 常見機會路由算法 19
2.4 消息調(diào)度方法 21
2.5 機會傳輸?shù)难芯口厔菖c關鍵問題 24
2.6 本章小結(jié) 27
第3章 多媒體數(shù)據(jù)的最優(yōu)分塊方法 28
3.1 機會網(wǎng)絡模型定義 28
3.2 分塊傳輸問題分析 30
3.3 通信時長期望計算 31
3.3.1 通信距離期望 31
3.3.2 相對速率期望 33
3.4 通信次數(shù)期望計算 35
3.5 最優(yōu)分塊大小 36
3.6 實驗驗證 37
3.6.1 通信時長與通信次數(shù)驗證 37
3.6.2 最優(yōu)分塊大小驗證 39
3.7 本章小結(jié) 41
第4章 視頻數(shù)據(jù)的漸進式調(diào)度策略 42
4.1 視頻傳輸問題分析 42
4.2 動態(tài)圖像專家組編碼與幀重要度計算 43
4.3 壓縮視頻分塊方法 45
4.4 視頻分塊調(diào)度策略 45
4.4.1 分塊緊缺度建模 46
4.4.2 視頻分塊調(diào)度算法 48
4.5 仿真與評價 49
4.5.1 分塊大小仿真實驗 49
4.5.2 調(diào)度算法有效性分析 51
4.6 本章小結(jié) 54
第5章 校園社區(qū)節(jié)點影響力分析 56
5.1 學生節(jié)點關聯(lián)度 56
5.2 學生節(jié)點可接觸性 58
5.3 學習Lead指數(shù)與學習中心性 63
5.4 節(jié)點接觸中心性 64
5.5 本章小結(jié) 64
第6章 校園TOP-K節(jié)點發(fā)現(xiàn)算法 65
6.1 一般更新算法 65
6.2 傳統(tǒng)更新算法 66
6.3 基于可接觸性和學習中心性的更新算法 67
6.4 進化式算法 68
6.5 實驗描述 70
6.6 實驗結(jié)果 71
6.7 本章小結(jié) 78
第7章 基于機會網(wǎng)絡的協(xié)作學習社區(qū)資源擴散機制 79
7.1 社會網(wǎng)絡中的弱連接關系 79
7.2 相遇時間預估和節(jié)點中心度模型 81
7.2.1 相遇時間預估和分類 81
7.2.2 社區(qū)影響力模型 83
7.2.3 確定待傳輸節(jié)點 83
7.3 仿真實驗驗證和實驗結(jié)果分析 86
7.3.1 仿真實驗驗證 87
7.3.2 實驗結(jié)果分析 88
7.4 本章小結(jié) 89
第8章 基于機會網(wǎng)絡的協(xié)作學習社區(qū)冷啟動機制 90
8.1 機會網(wǎng)絡冷啟動的相關研究 90
8.2 冷啟動階段的定義和初始社區(qū)的確定 91
8.3 節(jié)點的傳輸策略 93
8.3.1 冷啟動階段節(jié)點的傳輸策略 93
8.3.2 社區(qū)運行階段節(jié)點的傳輸策略 96
8.4 仿真及結(jié)果分析 99
8.5 本章小結(jié) 104
第9章 基于機會網(wǎng)絡的協(xié)作學習社區(qū)資源推薦機制 105
9.1 節(jié)點影響力模型 105
9.2 社交親密度 107
9.3 仿真及結(jié)果分析 109
9.4 本章小結(jié) 110
第10章 總結(jié)與展望 111
參考文獻 113