Change search
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf
Epidemic Content Distribution in Mobile Networks: A study of epidemic content distribution characteristic with social relationship evaluation
KTH, School of Information and Communication Technology (ICT), Communication Systems, CoS. (Radio Communications/CCS)
2013 (English)Independent thesis Advanced level (degree of Master (Two Years)), 20 credits / 30 HE creditsStudent thesis
Abstract [en]

With the growing popularity of integrating mobile networks and social networks, people now enjoy a freer and more efficient means of communication. Smarter mobile devices facilitate modern human life. In the information age, various new types of information have begun to appear. How to disseminate content to people in a swift and fair way has long been a question. Choosing the right strategy for content distribution is especially crucial for mobile social networks. In this thesis project we use epidemic models for content distribution in mobile social networks.

Stochastic mobility models and an SIR epidemic model are set up in the evaluation. We analyze the impact of various parameters of mobility models and epidemic model on content distribution’s success rate and delivery delay. Also, we exploit the social relationships to facilitate content distribution and show the impact of social relationships on content distribution.

Simulations have shown that increasing speed and node number in the mobility models will have positive impact on content distribution success rate as well as decreasing the delay. The infect time limit and infect count limit of the epidemic model are also important for swiftly distributing content while considering energy consumption and fairness for nodes.

In the social relationship simulation, nodes’ meeting times during a period of time are calculated and a threshold based on a certain level of meeting times is used for categorizing the friendship relationships between nodes. The results show that it will be easier for a successful distribution to be achieved as the social relationship between nodes gets stronger. Also, the delay shows a decreasing trend until reaching the ideal distribution delay time.

Abstract [sv]

Med den växande populariteten för att integrera mobila nätverk och sociala nätverk, människor njuta nu en friare och effektivare sätt att kommunicera.  Smartare mobila enheter underlättar moderna människans liv. I den information som ålder, har olika nya typer av information börjat visas. Hur sprida innehåll till människor påett snabbt och rättvist sätt har länge varit en fråga. Att välja rätt strategi för distribution av innehåll är särskilt viktigt för mobila sociala nätverk. I den här avhandlingen projekt använder vi epidemiska modeller för distribution av innehåll i mobila sociala nätverk.

Stokastiska rörlighet modeller och en SIR-epidemi modell sätts upp i utvärderingen.  Vi analyserar effekterna av olika parametrar rörlighet modeller och epidemisk modell påinnehållsdistribution s framgång och leveransförsening. Dessutom utnyttjar vi de sociala relationerna för att underlätta distribution av innehåll och visa hur sociala relationer pådistribution av innehåll.

Simuleringar har visat att ökad hastighet och nodnummer i rörlighet modellerna kommer att ha en positiv inverkan pådistribution av innehåll framgång samt att minska fördröjningen. Den infektera tid och infektera räkna gräns epidemin modellen är ocksåviktiga för att snabbt distribuera innehåll och samtidigt överväga energiförbrukning och rättvisa för noder.

I den sociala relationen simulering är noder möte tid under en tidsperiod beräknas och en tröskel baserad påen viss nivåav mötestiden används för att kategorisera vänskap relationer mellan noder. Resultaten visade att det blir lättare för en lyckad spridning uppnås som den sociala relationen mellan noder blir starkare. Dessutom visar fördröjningen en nedåtgående trend tills den når fördröjningen av en ideal fördelning.

Place, publisher, year, edition, pages
2013. , 60 p.
Series
Trita-ICT-EX, 2013:31
Keyword [en]
content distribution, epidemic, social networks
Keyword [sv]
innehåll distribution, epidemi, sociala nätverk
National Category
Communication Systems
Identifiers
URN: urn:nbn:se:kth:diva-118470OAI: oai:DiVA.org:kth-118470DiVA: diva2:606414
Presentation
2013-02-14, Seminar room Motola, Isafjordsgatan 22, Kista, 13:00 (English)
Uppsok
Technology
Supervisors
Examiners
Available from: 2013-02-19 Created: 2013-02-19 Last updated: 2013-09-09Bibliographically approved

Open Access in DiVA

fulltext(607 kB)1115 downloads
File information
File name FULLTEXT01.pdfFile size 607 kBChecksum SHA-512
b4dcf21ad71a33e2ee7622b4531899960ad0a709adaa15e3d58d09598df10bbf59f7db2214e7c689da1320168a560fb01f6f8e05ebd05c89f849609c19898018
Type fulltextMimetype application/pdf

Search in DiVA

By author/editor
Sun, Lan
By organisation
Communication Systems, CoS
Communication Systems

Search outside of DiVA

GoogleGoogle Scholar
Total: 1115 downloads
The number of downloads is the sum of all downloads of full texts. It may include eg previous versions that are now no longer available

urn-nbn

Altmetric score

urn-nbn
Total: 179 hits
CiteExportLink to record
Permanent link

Direct link
Cite
Citation style
  • apa
  • harvard1
  • ieee
  • modern-language-association-8th-edition
  • vancouver
  • Other style
More styles
Language
  • de-DE
  • en-GB
  • en-US
  • fi-FI
  • nn-NO
  • nn-NB
  • sv-SE
  • Other locale
More languages
Output format
  • html
  • text
  • asciidoc
  • rtf