典型文献
活跃度感知的社交车辆分簇算法
文献摘要：
为了解决车联网(IoV)中因车辆高速移动和拓扑结构多变导致的车辆间数据传输链路不稳定甚至中断的问题,提出一种活跃度感知的社交车辆分簇算法.在簇头(CH)筛选过程中,考虑由相对加速度、速度和相对距离构成的移动相似性分值以及由兴趣相似度定义的社交相似性分值,加权求和得到车辆相似性分值.利用基数排序算法排序并筛选出分值最高者作为簇头候选者(CHc),保证集群的稳定性.引入由车辆历史数据处理量和车辆请求资源次数构成的活跃度的概念,通过对其进行判断,从簇头候选者中筛选出真正有社交意愿和能力的簇头,提升簇内亲密度.使用OMNet++平台进行仿真,结果表明,与传统算法相比,采用所提算法,能使得集群在保持稳定性的同时,亲密度有所提升.
文献关键词：
车联网(IoV);活跃度;分簇算法;社交相似性;亲密度
中图分类号：
作者姓名：
张海波;刘子琪;刘开健;徐勇军
作者机构：
重庆邮电大学 通信与信息工程学院,重庆 400065;移动通信教育部工程研究中心,重庆 400065
文献出处：
引用格式：
[1]张海波;刘子琪;刘开健;徐勇军-.活跃度感知的社交车辆分簇算法)[J].浙江大学学报（工学版）,2022(05):1044-1054
A类：
移动相似性,社交相似性,基数排序,CHc,OMNet++
B类：
活跃度,分簇算法,车联网,IoV,高速移动,拓扑结构,数据传输,传输链路,簇头,选过,相对距离,兴趣相似度,加权求和,排序算法,最高者,候选者,历史数据,处理量,请求,内亲,亲密度,传统算法
AB值：
0.274861
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