移动社交网络数据转发算法：基于节点相似度与活跃度

"这篇论文探讨了一种在移动社交网络中基于节点相似度和活跃度的数据转发算法，旨在提高数据传播效率和用户满意度。作者Wang Jingming，来自合肥工业大学，完成了这项研究并提交了硕士论文。论文经过答辩委员会审查，符合学位论文质量要求。作者声明论文成果为其独立研究，未包含他人已发表或撰写过的工作，并对所有贡献者进行了明确的说明和感谢。此外，作者授权合肥工业大学使用和分发学位论文的副本和电子版。指导教师为王青山副教授，论文中提出的算法可能涉及数据结构和网络安全方面的知识。" 移动社交网络中的数据转发算法是确保信息有效传播的关键技术。在该论文中，作者可能详细阐述了如何通过计算节点之间的相似度和活动水平来决定数据包的转发路径。节点相似度可能涉及到用户兴趣、社交关系或其他行为模式的匹配，而活跃度则可能反映了节点在网络中的通信频率。这样的算法设计有助于减少无效转发，提高信息到达目标用户的概率，同时可能降低了网络拥塞。 论文可能包括以下部分： 1. 引言：介绍问题背景，阐述移动社交网络的特点，提出数据转发的重要性以及当前存在的挑战。 2. 相关工作：回顾和分析已有的数据转发算法，对比它们的优点和局限性，为新算法的设计提供理论基础。 3. 算法设计：详细描述基于节点相似度和活跃度的数据转发算法，包括相似度度量方法、活跃度评估标准以及如何结合这两者来决策数据转发。 4. 实验与分析：通过模拟实验或真实数据集验证算法的有效性，展示性能指标如转发成功率、延迟、能耗等，并与其他算法进行比较。 5. 结果讨论：解释实验结果，分析算法的优势和潜在改进空间。 6. 结论：总结研究工作，指出未来可能的研究方向。 7. 参考文献：列出论文引用的相关研究和技术资源。 这篇论文不仅对移动社交网络的优化提供了新的视角，也可能对网络安全和数据结构的学术研究有所贡献，对于理解和设计更高效的社交网络数据传输策略具有指导意义。