ICN在社交网络中的应用
ICN报告
一、绪论互联网获得了巨大的成功，但成功的背后却是危机。
随着数据应用的日益复杂化、海量化，IP架构的固有缺陷日益突出，严重影响着网络生态系统，难以适应未来信息化的需求，具体表现有以下几点：1) 互联网流量增长超摩尔定律，路由表庞大，网络可持续发展面临严峻的挑战。
器件的性能已接近极限，目前的硬件架构难以适应流量高速增长的网络，网络稳定性不断下降，域间路由的收敛不断变慢，路由表的增长也对硬件性能提出严峻的挑战。
2) 互联网安全缺乏系统性的解决方案。
互联网的架构本质是被动的安全防范架构，每年因互联网安全而造成的损失高达数千亿美元。
TCP/IP作为原始网络协议在提出之初，旨在利用可信任的固定主机对可信任的用户提供远程接入以实现信息共享，但随着网络的扩展，主机和用户逐渐不再完全信任，此时为了实现需求则需要更多的中间件如补丁，附件等。
3) 当思路从基于位置的系统转变到基于信息的系统，出现了IP模型，它建立了两个地址间的连接。
而服务器承载了大量不相干的数据,大量信息冗余，造成存储资源浪费。
4) 为了使协议适用于网络需求，在原始TCP/IP协议中添加了更多添加项增加了复杂性。
5) 动态性问题，互联网终端形态发生了很大变化，动态性显著增加，移动终端流量占网络流量的比重日益增加；物联网等低智能终端的数量爆炸式增长；IP地址既表征身份又表征位置，导致对移动性支持能力不强。
6) 互联网设备制造工艺复杂，发热量大，导致其相配套的动力设备增多，能源消耗巨大。
未来网络应是低能且无污染的。
信息中心网络，Information-Centric Networking(ICN)的思想：一切都是信息，信息互联而不是主机互联；通过信息的名字标识每一个信息，与信息的地理位置无关；网络的作用就是管理所有信息的流动和缓存，并用正确的信息快速响应信息的请求者。
ICN采用信息名字为网络传输的标识，IP地址不被考虑或者只作为一种底层的本地化的传输标识。
区块链技术在社交网络中的发展与应用背景
区块链技术在社交网络中的发展与应用背景随着互联网的快速发展，社交网络已经成为了人们生活中不可或缺的一部分。
然而，传统的社交网络平台存在着诸多问题，如用户信息安全、数据隐私保护等。
为了解决这些问题，区块链技术逐渐应用于社交网络领域，并取得了显著的进展。
一、区块链技术的基本原理区块链技术是一种去中心化的分布式账本技术，其基本原理是将数据以区块的形式进行链接，每个区块都包含了一定数量的交易记录，并通过密码学的方式保证了数据的安全性和完整性。
区块链的去中心化特点使得任何人都可以参与数据的验证和记录，从而实现了对数据的民主化管理。
二、社交网络中的问题传统的社交网络平台存在着用户信息、数据隐私的泄露风险。
中心化的平台将用户的个人信息集中存储，一旦数据被黑客攻击或平台内部人员不当使用，用户的隐私将面临泄露的风险。
此外，社交网络平台独自拥有用户数据的所有权，而用户往往无法对自己的数据进行控制和管理。
三、区块链技术在社交网络中的应用场景1. 用户身份认证区块链技术可以通过去中心化的方式实现用户身份认证，用户的个人信息将不再集中存储在某个中心化机构，而是分布在整个区块链网络中。
用户只需将自己的身份信息录入到区块链中，其他人可以通过公开密钥来验证身份的真实性，从而增强了用户信息的安全性。
2. 数据隐私保护区块链技术可以通过智能合约的方式实现用户数据的隐私保护。
用户可以通过智能合约设定自己的数据访问权限，只有获得授权的用户才能查看和使用相关数据，这一方案大大提高了用户对自己数据的掌控权。
3. 社交网络激励机制传统社交网络平台往往通过用户产生的数据获取收益，但用户并未从中获得实质性的回报。
区块链技术可以通过加密货币的形式建立激励机制，对用户主动产生的数据给予一定的回报，从而增加用户参与度和积极性。
四、区块链社交网络的发展前景目前，区块链社交网络平台正在逐渐兴起。
一些新兴的社交网络平台采用了区块链技术，致力于构建更加安全、去中心化的社交网络环境。
ic social 使用方法
ic social 使用方法
注册与登录：首先，您需要在IC Social上注册一个账户。
注册过程简单快捷，只需提供基本信息如用户名、密码和电子邮件地址。
注册完成后，您可以使用您的账户登录IC Social。
个人资料设置：登录后，您将进入个人主页。
在这里，您可以编辑和更新您的个人资料，包括头像、昵称、个人简介等。
一个完整的个人资料有助于提高您在社交媒体上的可信度和影响力。
连接其他社交媒体账户：IC Social支持连接多个社交媒体账户，如Facebook、Twitter、Instagram等。
通过连接这些账户，您可以轻松地在IC Social上管理和分享您的社交媒体内容。
内容发布：在IC Social上，您可以发布各种类型的内容，如文字、图片、视频和链接。
发布内容时，请确保内容具有吸引力和价值，以吸引更多关注和互动。
互动与关注：除了发布内容，您还可以浏览和互动其他用户发布的内容。
通过点赞、评论和分享，您可以扩大您的社交圈子，增加曝光度。
同时，关注与您兴趣相关的用户和行业领袖，可以获取更多有价值的信息和灵感。
数据分析与优化：IC Social提供了丰富的数据分析工具，帮助您了解您的社交媒体表现。
通过分析数据，您可以了解您的受众喜好、内容表现等信息，从而优化您的社交媒体策略。
总之，IC Social是一款功能强大的社交媒体管理工具，通过合理的使用，可以帮助您提高社交媒体影响力和知名度。
在使用过程中，请保持活跃和互动，不断优化您的内容和策略，以获得更好的效果。
Emoji 图像符号的社交功能及应用
心理科学进展 2022, Vol. 30, No. 5, 1062–1077 © 2022 中国科学院心理研究所Advances in Psychological Sciencehttps:///10.3724/SP.J.1042.2022.010621062Emoji 图像符号的社交功能及应用*靳宇倡1 邓成龙1 吴 平1 林 茜1 郑佩璇2 安俊秀3(1四川师范大学心理学院, 成都 610066) (2阿拉巴马大学运动人体科学系,阿拉巴马州塔斯卡卢萨 35401, 美国) (3成都信息工程大学软件工程学院, 成都 610025)摘 要 Emoji 是一种从最初模仿挪用日式动漫符号, 到后来日益扩展其使用范围的图像符号体系。
自从1999年Shegetaka Kurita 创造Emoji 以来, Emoji 不断获得充实和发展, 目前已成为数字交流中代替肢体动作、面部表情等非语言线索的主要形式, 并成为全球普遍使用的交流工具。
Emoji 本身具有有趣、形象、生动和幽默等特点, 在网络交流中具有表达情感、加强表达、改变语气、维持或增进人际关系等功能。
同时, 其使用会受到性别、文化、语境和平台等因素的影响。
目前, 随着Emoji 的不断发展和广泛使用, 其应用范围已经扩展至网络交流之外的心理测量、商业营销、法律判决以及情感分析等领域, 具有广泛的应用和研究价值。
未来可以从以下几个方面进一步深入研究：(1)进一步探索Emoji 在网络交流中的应用和未来发展趋势; (2)加大对Emoji 在其他领域中应用情况的进一步研究; (3)更加深入探索Emoji 的神经生理机制; (4)从认知加工角度来探讨Emoji 在网络交流中的积极效果。
关键词 Emoji, 网络交流, 作用, 影响因素, 应用范围 分类号B849: C911 引言在日常面对面的言语交流中, 我们经常会使用各种肢体语言、面部表情以及语气声调等非语言线索来更好地表达我们的情绪情感(Chen et al., 2017), 如开心、生气、幽默、怀疑和讽刺等。
ICN在社交网络中的应用解读
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1.1 ICN(信息中心网络)
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为了适应如今用户对海量信息的访问需求，应分离计算、存储、
通信、应用与信息的联系，摆脱传统体系结构对信息的束缚， 使信息成为体系结构的设计中心，网络通信模型为互连信息。 ICN采用以信息为中心的网络通信模型，取代传统的以地址 为中心的网络通信模型，通信模式从主机到主机演进为主机到网 络，体系结构支持主机移动，传输模式由传统的“推”改为 “拉”，解决了海量信息高效传输的问题。
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2.3 CCN节点模型
Байду номын сангаас
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CCN 节点承担着数据包的存储、转发和路由任务。典型 的CCN 节点主要包含内容存储器（CS）、待定请求表 （PIT）和前向转发表（FIB） 3 个部分。 CS(content store):CS 类似于IP 路由器的缓存,但是在每次 通信结束后不会清空缓存的内容，可以将该内容用于下 次通信。这是CCN 非常关键的理念， 它可以帮助减少内 容下载时延和网络带宽占用。 PIT(pending interest table): 用于记录经过的请求信息的来 源接口， 以此实现所请求的内容顺利地传回请求节点。 内容数据包按照PIT的提示，一步步转发回内容请求者。 当内容传回后，该条目从 PIT中删除。 FIB(forwarding information base):根据内容名称将请求数 据包转发至信息存在的节点（CCN不涉及目的地的概念） 可以同时向多个方向转发请求。
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目录 一、研究背景 二、CCN
三、评估比较
四、总结
2.1 ICN的原理
IP
通信机制
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ICN
用户不知道可以提供所需信息 的主机地址，从用户出发建立 达到信息提供端的路径，然后 方向传输数据 寻找匹配的内容 内容名称 分离
IP网络与ICN网络互通研究
欧思维1,2 谢人超1,2 黄 韬1,2 刘韵洁1,2摘 要信息中心网络(Information Centric Networking，ICN)作为未来网络的架构被提出，旨在解决基于主机的TCP/IP网面临的诸多问题。
随着ICN领域研究的不断深入，目前面对的一个关键问题是ICN网与现有IP网的融合问题，这对于未来网络的发展与演进具有重要的意义。
针对这一问题，目前学术界提出了几种解决方案，主要包括了TCP/ICN与HTTP/ICN的方案。
文章首先就这两种方案进行了介绍与对比，然后以此为基础对IP/ICN的两网融合问题进行了展望，如何做到对现有协议或应用尽可能小的改动，如何充分利用ICN固有特性如网内缓存、多播等优势，是研究中需要重点关注的问题。
关键词信息中心网络；TCP/IP；协议转换；两网融合IP网络与ICN网络互通研究1 引言随着互联网承载内容的飞速发展，用户访问网络的主要行为已经演变成对海量内容的获取。
这种行为模式与基于端到端通信的IP网络架构逐渐产生了矛盾，于是，学术界提出未来网络应从现有以“位置”为中心的体系架构转变为以“信息”为中心的架构，这种网络架构统称为信息中心网络(ICN)[1]，主要包括了早期的DONA、欧洲提出的PSIRP/PURSUIT以及美国基于CCN开展的NDN和CCNx的研究，这些研究主要着眼于几个重要方面：命名机制、通信模式、路由转发以及网内缓存策略等，并且在这几个方面取得了显著的进展，论证了ICN与IP网相比的一些固有的优势，如基于内容的命名机制保证名字与内容的内在联结性、支持网内缓存、对移动性更好的支持、更好的安全性等。
随着ICN领域研究的不断深入，渐渐涌现出一些亟待解决的问题，其中一个重要的方面就是ICN与现有IP 网融合的问题。
尽管ICN相比IP网有诸多优势，但直接用ICN网完全取代IP网是不现实的，从IP网到ICN网的演进只能是逐步过渡式的，这就势必存在一个IP网与ICN网融合共存的时期，因此研究两网的融合问题成为了当前ICN领域研究的关键问题之一。
图神经网络在社交网络分析中的应用
图神经网络在社交网络分析中的应用在当今数字化的时代，社交网络已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
从社交媒体平台到专业的工作交流网络，人们通过各种渠道建立和维护着社交关系。
而随着数据量的不断增长和数据复杂性的提高，传统的分析方法逐渐显得力不从心。
图神经网络（Graph Neural Network，GNN）作为一种新兴的技术，为社交网络分析带来了新的视角和强大的工具。
要理解图神经网络在社交网络分析中的应用，首先需要明白什么是图神经网络。
简单来说，图神经网络是一种专门用于处理图结构数据的深度学习模型。
在社交网络中，个体（用户）可以被视为节点，而他们之间的关系（如朋友关系、关注关系等）则可以被看作边。
这样，社交网络就自然地形成了一个图结构。
那么，图神经网络究竟能为社交网络分析做些什么呢？一个重要的应用是用户行为预测。
通过分析用户在社交网络中的历史行为以及与其他用户的关系，图神经网络可以预测用户未来可能的行为，例如是否会对某个内容感兴趣、是否会参与某个活动等。
这对于个性化推荐系统来说至关重要。
比如，在电商平台的社交模块中，如果能够准确预测用户的购买意向，就可以为用户推荐更符合其需求的商品，从而提高用户的购物体验和平台的销售额。
社交网络中的关系挖掘也是图神经网络的一大用武之地。
它可以帮助我们发现隐藏在复杂关系网络中的潜在模式和社区结构。
比如，在一个学术交流网络中，图神经网络可以识别出不同研究领域的学者群体，以及他们之间的合作关系和信息传播路径。
这对于研究领域的发展趋势分析和合作机会的发现具有重要意义。
另外，图神经网络在社交网络中的异常检测方面也表现出色。
通过学习正常的社交网络模式，它能够敏锐地察觉到异常的用户行为或关系，例如突然的大量关注或取消关注、异常的信息传播模式等。
这对于防范社交网络中的欺诈、谣言传播等不良行为具有重要作用。
不仅如此，图神经网络还可以用于社交网络中的情感分析。
它能够综合考虑用户之间的关系和交流内容，更准确地判断用户的情感倾向。
基于ICN网络架构的社区感知型MSN路由机制
软件学报ISSN 1000-9825, CODEN RUXUEW E-mail:************.cn Journal of Software,2020,31(6):1786−1801 [doi: 10.13328/ki.jos.005708] ©中国科学院软件研究所版权所有. Tel: +86-10-62562563基于ICN网络架构的社区感知型MSN路由机制∗石峻岭1, 王兴伟1, 黄敏21(东北大学计算机科学与工程学院,辽宁沈阳 110169)2(东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳 110819)通讯作者: 王兴伟,E-mail:***************摘要: 移动社交网络(mobile social network,简称MSN)利用移动用户之间的社交关系,通过节点间的协作式转发实现消息交付.然而,随着大数据时代的到来,MSN需要满足移动用户日益增长的对内容(如视频)的需求.由于信息中心网络(information-centric networking,简称ICN)对移动性的支持,基于ICN架构,提出了一种MSN中基于社区划分的路由机制.在兴趣决策中,利用节点请求中的内容名字获取用户的兴趣偏好,进而计算用户间的兴趣差异度量;根据兴趣差异将节点划分为兴趣社区,依据这些兴趣社区进行兴趣包路由.在数据决策中,根据节点历史相遇信息计算用户间的相遇规律度量,根据相遇规律将节点划分为社交社区,依据这些社交社区进行数据包路由.同时,根据兴趣社区和社交社区信息优化节点的内容缓存,以快速满足未来的内容请求.进行了仿真实验,通过与现有机制在包交付率、平均延迟、平均跳数和网络开销方面的性能对比,表明所提出的机制是可行且有效的.关键词: 移动社交网络;信息中心网络;路由;社区发现中图法分类号: TP393中文引用格式: 石峻岭,王兴伟,黄敏.基于ICN网络架构的社区感知型MSN路由机制.软件学报,2020,31(6):1786−1801. http://www. /1000-9825/5708.htm英文引用格式: Shi JL, Wang XW, Huang M. Community aware MSN routing scheme based on ICN architecture. Ruan Jian Xue Bao/Journal of Software, 2020,31(6):1786−1801 (in Chinese)./1000-9825/5708.htmCommunity Aware MSN Routing Scheme Based on ICN ArchitectureSHI Jun-Ling1, WANG Xing-Wei1, HUANG Min21(School of Computer Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110169, China)2(School of Information Science and Engineering, Northeastern University, Shenyang 110819, China)Abstract: MSN (mobile social network) realizes message delivery by leveraging social relationships of mobile users via cooperation forwarding of nodes. However, with the coming of the big data era, MSN should satisfy the daily increasing content (e.g., video) requests of the mobile users. Considering that ICN (information-centric networking) supports mobility natively, in this study, a community aware routing scheme in MSN is proposed, which is based on ICN architecture. In interest decision, the proposed interest distance metrics among users are calculated based on the interest preferences of users, which are obtained from the content name of the requests of nodes. Then, nodes are detected into interest communities based on the interest distances, and interest packets are routed based on these detected interest communities. In data decision, the proposed encounter regularity metrics are calculated according to the history encounter information of nodes. Then, based on the encounter regularities, nodes are detected into social communities, and data packets are routed based on these detected social communities. Meanwhile, the proposed routing scheme optimizes content caching of nodes based on the detected interest communities and social communities, in order to satisfy the future content requests rapidly. By comparing with the∗基金项目: 国家杰出青年科学基金(71325002); 国家自然科学基金(61572123)Foundation item: National Science Foundation for Distinguished Young Scholars of China (71325002); National Natural Science Foundation of China (61572123)收稿时间:2017-10-25; 修改时间: 2018-09-13; 采用时间: 2018-11-15石峻岭等:基于ICN网络架构的社区感知型MSN路由机制1787existed schemes on packet delivery, average hops, average delay and network overhead, simulation experiments show that the proposed scheme is feasible and effective.Key words: mobile social network; information-centric networking; routing; community detection移动社交网络(mobile social network,简称MSN)是一种利用移动用户之间存在的社交关系进行无线通信的系统[1].随着大数据时代的到来,移动用户对多媒体内容(如视频)的需求日益增加.为满足移动用户的内容需求,配备高效的路由机制尤为重要.现有的MSN路由机制[2−10]均基于已知消息的目的节点进行交付,即假设已知内容提供者地址.然而这种假设在实际中是不可行的,因为一旦内容提供者地址发生变化,请求者将无法通过变化前的地址获取内容.因此,需要寻求一种能够克服这种移动性的路由模式实现内容查找.此外,尽管在MSN 路由中,通过利用移动用户的社交关系(如兴趣相似程度)能够使包的转发更加准确,并实现改善路由效率的目的,然而由于用户的兴趣等有效的社会信息难以准确获取[11],因此需要有效的方法实现用户的社交信息挖掘.进一步,在MSN中,“存储-携带-转发”式的消息交付模式要求节点对消息进行本地缓存.对于包含内容数据的消息,现有的MSN路由仅仅根据消息的跳数[12]、到达时间等指标对消息进行缓存,没有提取消息中的内容,也没有对内容单独进行缓存.然而,对内容进行有效的缓存,能够更加快速地满足用户后续相同或者相似的内容需求,从而不需要重新从内容提供者处获取内容.因此,需要对现有的MSN架构进行改善,以满足用户对内容的需求.信息中心网络(information-centric networking,简称ICN)将面向主机的通信方式转变为面向内容的通信方式,关注内容“是什么”,而不关心内容“在哪里”[13].将ICN的这种以内容为中心的通信方式应用于MSN中,用户仅需知道自己所需内容的名字,而不需要知道内容的地址,从而有助于解决MSN中由于内容提供者地址变化而导致的无法有效路由的问题.此外,在ICN中,内容以名字进行命名,用户的兴趣请求使用的是内容的名字,这些内容名字体现了用户对内容的偏好.通过有效挖掘用户对内容的偏好,能够计算节点的兴趣,获得节点之间兴趣的相似程度,因而有助于解决MSN中用户间社交关系难以准确获取的问题.最后,ICN关注节点的内容缓存,支持节点对缓存内容的优化处理[14].当缓存空间不足时,尽可能缓存后续可能被其他用户以较高概率访问的内容,后续被访问概率低的内容不被缓存或被替换.因此,通过在MSN的节点中引入内容缓存机制,对内容进行有效管理,可以提高对用户后续内容访问需求的满足程度.基于上述考虑,本文基于ICN架构,提出一种MSN中的新型路由机制.社区发现通常是一种能有效解决MSN路由的社会学方法,它能够使路由更高效、稳定和具有可扩展性[15].在基于社区的路由[5,8,16−18]中,包通过先发送到目标社区、再发送给目标节点的方式实现交付.与ICN相同,本文使用两种包来满足用户对内容的访问需求,即用于查找内容的兴趣包和用于返回内容的数据包.为了实现两种包不同的目标,本文根据不同的社交度量划分了两种社区:一种是基于用户兴趣偏好划分的兴趣社区,在路由兴趣包时,将兴趣包发送给内容提供者的兴趣社区,再发送给内容提供者;另一种是基于节点的相遇规律划分的社交社区,在路由数据包时,将数据包发送给内容请求者的社交社区,再交付至内容请求者.在MSN中,基于社交关系的路由存在多副本和单副本两种方式:多副本路由在将消息转发给下一跳节点后,保存消息的副本并进一步转发,因此交付率相对较高但转发开销巨大;单副本路由在将消息转发给下一跳节点后,节点不存储消息的副本,因此网络开销小,但是需要准确的社交关系才能保证交付率.单副本路由容易陷入局部最优,即容易陷入“死胡同”(dead end)[16],因为节点总是将消息转发给与目的节点社交关系更紧密(即社会地位更高)的节点,但有时联系更紧密的节点由于突发事件而无法与目的节点及时相遇,因此造成消息不能继续转发而无法交付.本文提出一种消息转发的回溯策略,如果节点持有消息超过预定时间,则不再将消息发送给社会地位更高的节点,而是把消息发送给社交地位较低的节点,以防止路由陷入“死胡同”.本文的主要贡献如下:基于ICN架构提出了一种MSN中的路由机制,以满足移动用户对内容的需求;针对兴趣包和数据包,分别提出了社区发现方法,以高效地实现包交付;提出了一种路由转发回溯策略,以解决路由陷入“死胡同”的问题;节点根据划分的兴趣社区和社交社区对内容进行有效缓存,以满足后续用户内容请求.本文第1节介绍相关工作.第2节是本文机制的系统框架.第3节描述社区发现方法.第4节介绍路由决策.第5节是仿真与性能评价.第6节给出结论.1788 Journal of Software软件学报 V ol.31, No.6, June 2020 1 相关工作关于MSN路由已经有一些研究工作.文献[3]提出了一种基于社交簇的路由机制,每个节点都选择与之关系紧密的其他节点形成本地簇,将消息首先转发给目的节点的簇成员节点,再由簇成员节点发送给目的节点.文献[4]在MSN中提出了一种截止期限敏感(dead line sensitive)的基于效用的路由模型,如果一个消息在截止期限前成功得到交付,则它的源节点将得到一个积极的收益;否则,源节点不会得到任何收益.文献[5]提出了一种MSN中基于社交关系的路由方法,引入社会能量来衡量节点的消息转发能力,将消息转发给社会能量强的节点.文献[6]在MSN中提出了一种基于参数最优化的路由协议,在选择中继节点时,综合考虑3个社交度量,即LinkRank、相似度和接触强度.3个度量的权重由配对学习算法(pair-wise learning algorithm)推导得到.文献[7]面向移动用户提出了一种两段式动态路由转发算法,设计了基于节点社交活跃度的多副本传播策略和基于节点物理接触因子的单副本转发策略.文献[8]提出了一种社区感知的网络模型,将MSN转变为仅包含社区的网络,进而给出了一种分布式最优社区感知机会路由算法.文献[9]指出,MSN呈现出一种嵌套式的分层结构,少数活跃的节点构成网络的核心,而多数不活跃的节点构成网络的边缘.提出了一种上传-下载式的路由协议,消息通过迭代地转发给更活跃的中继节点被上传至网络核心,基于布鲁姆过滤器,从网络核心下载消息到目的节点.文献[10]提出一种基于蚁群算法的MSN路由机制,根据节点的传输路径信息得到节点对之间的信息列表.设计信息素的更新方法,在转发数据给其他节点时,提供有效的信息以选择合适的中继节点.与上述工作不同,本文基于ICN架构提出了一种MSN中的路由机制,根据用户请求中的内容名字挖掘用户之间关于兴趣的社交度量进行路由.已经有一些研究工作基于ICN架构设计了MSN路由.文献[17]根据移动节点的移动性,在每个社区中确定一个代理节点,负责接收和转发用户的兴趣包.由于代理节点可能需要同时转发多个兴趣包,根据用户兴趣和请求数量设计需求度,以确定每个兴趣包的优先级.通过比较不同节点彼此相遇的可能,选择转发节点传输数据包.由于具有更高社会地位的节点在网络中更受欢迎,文献[18]令用户将兴趣包发送给具有更高社会地位的节点.如果不能够在请求者的社区实现兴趣包的内容查找,它将被转发给其他社区.基于节点的相遇历史,数据包转发给更有可能与请求者相遇的节点.但是,文献[17,18]的社区中存储的为相遇频繁的节点,在划分社区时没有考虑用户对内容的兴趣.然而,有效挖掘用户对内容的偏好,能够有助于为兴趣包查找内容.本文的社区发现方法不仅考虑了节点的相遇规律,同时考虑了用户兴趣的相似程度,能够有效实现内容查找,实现兴趣包和数据包的交付.此外,文献[17,18]没有在路由数据包的过程中对节点缓存的内容有效管理,因此对于后续节点相同或相似内容请求,仍需要从原始的内容提供者那里获取.而本文设计了节点的内容缓存机制,满足后续到达的内容请求.文献[19]通过使用命名数据网络(named data networking,简称NDN)规则,提出了一种社交感知的NDN架构,将具有高物理临近度和内容相似度的亲密用户定义为朋友圈,根据朋友圈相遇频率构建路由表,在朋友圈之间路由兴趣包和数据包.虽然在形成朋友圈的过程中,文献[19]同时考虑了相遇规律与用户的兴趣相似程度,但没有考虑在节点中引入内容缓存机制.此外,作为基于单副本转发的路由,文献[6−9]均存在消息转发陷入“死胡同”的问题.本文路由机制为了避免消息转发陷入“死胡同”,提出了一种回溯策略,可以将陷入“死胡同”的消息发送给具有较低社会地位的节点.2 系统框架2.1 系统模块如图1所示,本文提出的基于ICN网络架构的社区感知型路由机制(ICN based community aware routing scheme,简称ICRS)主要包含两个组件,分别是社区发现和路由决策.前者为基于用户的兴趣偏好划分兴趣社区,同时基于节点的相遇规律划分社交社区;后者为负责转发兴趣包的兴趣决策和数据包的数据决策.具体而言,在兴趣决策中包含社区内转发和社区间转发;在数据决策中包含网络内缓存、社区内转发和社区间转发.石峻岭 等:基于ICN 网络架构的社区感知型MSN 路由机制1789Fig.1 System framework图1 系统架构2.2 工作流程MSN 分为集中式、分布式和混合式这3种网络结构.在集中式MSN 中,节点通过基础设施与Internet 相连;在分布式MSN 中,节点通过设备对设备(device to device)的通信模式进行数据传输;而混合式是这两种网络结构的结合.ICRS 采用混合式网络结构,如图2所示.Fig.2 Workflow and scenario图2 工作场景与流程当节点在基站的信号覆盖范围内时(图中节点B 和D ),它们将自己的兴趣信息(具体为用户对于不同内容分类的历史请求次数)和社交信息(具体为节点与其他节点的历史相遇情况)通过基站和Internet 发送给负责社区划分的服务器.服务器根据节点上传的兴趣信息和社交信息将节点划分为兴趣社区和社交社区,通过基站下发给各个节点,因此,社区发现组件采用集中式结构.基于得到的社区划分结果,节点相互协作进行路由决策以完1790 Journal of Software 软件学报 V ol.31, No.6, June 2020 成兴趣包和数据包的交付,因此,路由决策组件为分布式结构.例如,在图2中,假设节点A ,B 和D 属于同一个社交社区,节点C ,E 和F 属于同一个兴趣社区.当请求者A 生成一个兴趣包后,A 根据兴趣决策中的社区间转发(因为A 不属于目标兴趣社区)将请求发送给C .如果C 缓存有请求内容,则它会产生相应的数据包返回给A ;否则,C 会根据兴趣决策中的社区内转发(因为C 属于目标兴趣社区)将内容请求发送给E .假设E 为内容提供者,则它产生数据包返还给A .之后,E 根据数据决策中的社区间转发(因为E 和A 不属于同一社交社区)将数据包发送给D ,D 根据网络内缓存规则对数据包中的内容进行本地缓存.最后,D 根据数据决策中的社区内转发(因为D 和A 属于同一社交社区)将数据包交付给A .3 社区发现3.1 兴趣社区发现3.1.1 兴趣距离在ICN 架构中,请求者生成的请求由分层的内容名字构成,如/c /…/c /fname /version /s .用户的历史请求能够体现用户对于不同类型内容的偏好.当用户对某一类型的内容感兴趣时,其请求会多次包含这一内容对应的字段;否则,用户的请求会较少包含对应字段.因此,本文根据用户的历史请求所包含的内容字段计算用户对于不同内容分类的兴趣偏好.假设存在n 个不同的内容字段,field k 为任意内容字段,1≤k ≤n .设网络中有m 个节点,R i 为其中任意节点,1≤i ≤m .定义1(兴趣权值). 兴趣权值为节点对一个字段的历史请求次数.令k i iweight 代表R i 对field k 的兴趣权值,则 当R i 生成一个包含field k 的请求时:1k k i i iweight iweight =+ (1)接下来,根据最大兴趣权值max i iweight 对k i iweight 进行归一化: maxk k i i i iweight iweight iweight = (2) 将n 个兴趣权值降序排列,和它们对应的内容字段一起组成R i 的兴趣集合.令In i 代表R i 的兴趣集合,In i 中存储的元素为二元组〈字段,兴趣权值〉.假设n =2,R i 的兴趣集合中包含field 2,field 6以及它们对应的兴趣权值,则:2626{,,,}i i i In field iweight field iweight =〈〉〈〉.定义2(兴趣距离). 兴趣距离为两个节点的兴趣集合中,相同字段对应兴趣权值的绝对值之和,如果两个节点的兴趣集合中没有相同的字段,则兴趣距离为+∞.假设R j 为网络中任意节点,1≤j ≤m 且i ≠j ,用ides ij 表示R i 和R j 之间的兴趣距离,则:1||nk kij i j k ides iweight iweight ==−∑ (3)兴趣距离衡量和节点之间的兴趣相似度.根据公式(3)可得:两个节点之间兴趣距离的值越小,节点间的兴趣相似度越高.3.1.2 基于节点兴趣的社区发现基于文献[20]中的社区划分方法,将节点划分为不同的兴趣社区.首先,根据收集到的节点的历史请求内容的信息,能够计算节点之间的兴趣距离.本文将网络抽象为无向带权图G (V ,E ,W ),其中:V 是网络中所有的节点集合;E 是边集合(每对节点存在一条边);W 是边的权值集合,每条边的权值为其两端节点兴趣距离的倒数.兴趣社区划分方法步骤如下.1) 将所有节点作为一个初始社区;2) 计算对应无权图中所有边的边介数,再将边介数除以其权重得到边权比;/*这里的边介数采用最短路径边介数方法,即一条边的边介数是指从某个源节点出发通过该边的最短路径的数目,对所有可能的源节点,重复做同样的计算,并将得到的相对于各个不同的源节点的边介数相加,所得石峻岭 等:基于ICN 网络架构的社区感知型MSN 路由机制1791的累加和为该边的边介数*/ 3) 删除边权比最高的边,并计算网络的模块度Q (见公式(4))[20]来衡量网络中社区结构的显著性.在计算时,若边权比最高的边有多条,则同时移除这些边,并将移除的边和模块度进行存储: ,1(,)i j ij i j i j k k Q a M M δσσ⎡⎤⎛⎞=−⎢⎥⎜⎟⎝⎠⎣⎦∑ (4) 其中,a ij 为网络邻接矩阵的元素,若节点R i 和R j 相连,则a ij 为边的权重,否则等于0;δ为隶属函数,若R i 和R j 属于 同一个社区,则其值为1,否则等于0;ij M a =∑,即网络中边的权重之和.在网络划分结构固定且两节点的边随机 连接时,节点间存在边的可能性为k i k j /(2M ),其中,k i 为节点i 的点权,计算方法为对连通矩阵的第i 行求和.4) 重复步骤2)、步骤3),直到所有的边被删除.当所有边均被删除时,对应于模块度最大的社区划分(每个连通图为一个社区)即为最终的兴趣社区划分.3.2 社交社区发现3.2.1 相遇规律节点间的历史相遇体现了它们之间的相遇规律,包括相遇的频率、持续时间和周期性等.节点间规律强的历史相遇往往意味着它们未来相遇的频率可能高、持续时间可能长、周期性可能比较强.本文根据节点之间的历史相遇信息计算节点的相遇规律,将其作为划分社交社区的度量.首先,将R i 和R j 在τ时间内的相遇历史划分为σ个相等的时间段,其中每个时间段的时长为τσ.令H ij 代表R i 和R j 的这σ个时间段 的集合,则: *{|,}p ij ij H h p N p σ=∈≤ (5)定义3(相遇项). 相遇项代表两节点在一个时间段内是否相遇.令p ij eitem 代表R i 和R j 在p ij h 内的相遇项,则: 1, 0, 在内与相遇其他⎧⎪=⎨⎪⎩p p i ij j ijR h R eitem (6) 定义4(单位相遇强度). 一个时间段内的单位相遇强度为相遇项与时间段个数的比值.令p ij edsty 代表p ij h 内 的单位相遇强度,则: p ij pij eitem edsty σ= (7)定义5(周期比对集). 设Γ为比对周期,则一个周期内的时间段个数noh 为 noh σΓτ⋅= (8) 将所有σ个时间段中上标对noh 取余后得到余数相等的相遇项定义为一个周期比对集,则可得到noh 个周 期比对集,每个周期比对集中有τΓ个时间段和τΓ个相遇项.令Compare ij 代表R i 和R j 所有的周期比对集合,则:*{|,}q ij ij Compare C q N q noh =∈≤ (9)其中, |%1,,q r ij ij C eitem r q noh l noh l N l τΓ⎧⎫==+⋅+∈<⎨⎩⎭ (10) 定义6(周期度量). 周期度量是一个周期比对集中所有非零的相遇项之和与这个周期比对集中的相遇项总数量的比值,代表两个节点相遇周期性的强度.令q ij period 代表q ij C 的周期度量,则: 1/q r r ij ij ij r ijeitem C eitem qij eitem period τΓ∈∧==∑ (11)定义7(单位相遇规律). 两个节点在一个时间段的单位相遇规律为其单位相遇强度和对应周期度量的乘1792Journal of Software 软件学报 V ol.31, No.6, June 2020积.令p ij reg 代表R i 和R j 在p ij h 内的单位相遇规律,则:p p q ij ij ij reg edsty period =⋅ (12)其中,q =p %noh +1. R i 和R j 的相遇规律为它们所有的单位相遇规律的总和.令reg ij 代表R i 和R j 的相遇规律,其计算如下: 1p ij ij i reg reg σ==∑ (13)举例计算相遇规律如下:设σ=10,τ=50小时,则每个时间段的时长为50/10=5h.假设图3表示R i 和R j 在50h 的时间内的相遇历史.从图3可见:共有10个时间段,每个时间段有对应的相遇项和单位相遇强度.Fig.3 Example of encounter regularity calculation图3 相遇规律计算举例设Γ=10h,则一个周期内的时间段个数为noh =(10×10)/50=2,两个周期比对集1246{,,,ij ij ij ij C eitem eitem eitem =810,}{0,1,1,0,0}ij ij eitem eitem =(时间段的上标对2取余等于0)和213579{,,,,}ij ij ij ij ij ij C eitem eitem eitem eitem eitem =={1,0,1,0,0}(时间段的上标对2取余等于1).进而得到两个周期比对集合的周期度量122/5,2/5ijij period period ==.据此可得R i 和R j 的单位相遇规律10.1(2/5)0.04ij reg =×=;同理可得4560.04,0.04,0.04ij ij ij reg reg reg ===,而其余项均为0.最后,将各单位相遇规律求和,可得R i 和R j 的相遇规律reg ij =0.16.3.2.2 基于节点社交关系的社区发现基于节点社交关系的社区发现与第3.1.2节基于节点兴趣的社区发现相类似.不同地,边的权值为两个端节点的相遇规律.4 路由决策4.1 兴趣决策4.1.1 社区内转发本文中,每个节点存储兴趣社区成员持有的内容情况.令Cont i 代表R i 存储的兴趣成员持有内容的集合, Cont i 中存储二元组〈内容名字,节点〉.特别地,如果兴趣社区中有多个成员持有一个内容,则Cont i 中存储对应于这个内容的节点为这些节点中与R i 社交规律值最大的节点.令cn ip 代表兴趣包ip 请求的内容字段,如果:cn ip ∈Cont i (14)则R i 对ip 执行社区内转发. 根据Cont i 能够获知持有请求内容的节点,兴趣包路由即从未知目的节点的情形转化为已知目的节点的情形.由于本文的数据包转发过程已知目的节点(详见第4.2.2节),因此兴趣包的社区内转发根据数据包转发策略进行(详见后文第4.2.2节和第4.2.3节).石峻岭 等:基于ICN 网络架构的社区感知型MSN 路由机制17934.1.2 社区间转发 如果接收到兴趣包的节点的兴趣社区成员均未持有请求内容,则节点进行社区间兴趣包转发.令Field ip 代表ip 请求的内容名字中包含的所有字段的集合,即:Field ip ={field k |field k ∈cn ip } (15) 定义8(兴趣度量). 节点的兴趣度量为请求内容名字包含所有字段的兴趣权值总和.令ip cn i ite 代表节点R i对cn ip 的兴趣度量,则: ip k ip cn k i i field Field iweight ite ∈=∑ (16)为了防止单副本转发方式易造成路由陷入“死胡同”,本文提出如下回溯策略进行兴趣包社区间转发.当节点持有兴趣包的时间超过时间阈值ψ,则认为兴趣包陷入“死胡同”.令i ip holdtim 代表R i 持有ip 的时间,即,如果:i ip holdtim ψ> (17)则认为ip 陷入“死胡同”. 如果兴趣包没有陷入“死胡同”,则将兴趣包转发给具有更高兴趣度量的相遇节点.令R x 代表R i 的任意相遇 节点,1≤x ≤m 且x ≠i .ip cn x ite 代表相遇节点R x 对cn ip 的兴趣度量,则,如果:0ip ip cn cn xi ite ite −> (18) 则R i 将ip 转发给R x . 若不满足公式(17),即ip 陷入“死胡同”,则降低ip 的转发条件,即不再只将ip 发送给对兴趣包的内容名字的兴趣度量更高的相遇节点,而是对于具有低于范围[0,ξ]的兴趣度量的相遇节点,同样将ip 转发给它,即,如果:ip ip cn cn x i ite ite ξ−< (19)则R i 将ip 转发给R x .兴趣决策见算法1.算法1. 兴趣决策.输入:兴趣包ip ;输出:转发节点或Null . 01: IF cn ip ∈Cont i//存在兴趣社区成员缓存有请求内容 02: DO 算法2;//转化为已知目的节点情况 03: ELSE IF ne >0//社区间转发,ne 为相遇节点个数 04: FOR x =1 to ne , DO 05: IF i ip holdtim ψ>//陷入dead end 06: IF ip ip cn cn xi ite ite ξ−< //符合转发条件 07: RETURN R x ; 08: ELSE09: IF 0ip ip cn cn xi ite ite −> //未陷入dead end 且符合转发条件 10: RETURN R x ;11: END FOR12: END IF 13: RETURN Null ;//不转发继续携带ip4.2 数据决策 4.2.1 网络内缓存由于在MSN 中的节点存储空间有限,因此,节点无法实现在本地存储所有内容.本文设定节点相遇时交换各自的兴趣集合.当节点接收到一个数据包时,根据数据包中的内容名字,为每一个内容计算一个存储权值.存。
ICN的名词解释
ICN的名词解释ICN，即国际护士概念网络（International Council of Nurses），是全球护理界的一家非政府国际性组织。
成立于1899年，总部位于瑞士的日内瓦，ICN的使命是改善全球护理的治理、教育、实践和发展，以提高世界各国人民的健康水平。
1. ICN的背景和发展ICN诞生于19世纪末的国际护理的兴起期。
随着现代医疗体系的形成以及护士职业的逐渐确立，国际护理联谊会在1899年成为ICN的前身。
随着时代的变迁和护理职业的进一步发展，ICN逐渐成为世界各地护理团体的代表和发言机构。
至今，ICN已是一个全球性的组织，代表着超过130个国家和地区的护士团体。
2. ICN的使命和目标ICN致力于提升全球护理水平，其使命体现在以下几个方面：- 提升护理职业的地位和声望：ICN通过倡导护士权益，推动政策改革，争取公平的待遇和工作条件，努力提升护理职业的地位和对社会健康的认可度。
- 促进护理教育和培训：ICN通过组织国际会议、研讨会和培训课程，推动全球范围内的护理教育标准，提高护士专业素质和技能，以适应现代医疗的需求。
- 加强护理实践和研究：ICN鼓励护士从事基于证据的护理实践与研究，推动护理实践发展的科学化和规范化，提供更优质、安全和有效的护理服务。
- 促进国际合作和交流：ICN通过举办国际性活动，促进不同国家和地区护理界之间的合作与交流，分享经验和最佳实践，推动全球护理事业的共同发展。
3. ICN的活动与影响力ICN通过举办世界护理大会、发表护士工作环境调研报告等活动，提升其在国际护理界的影响力和话语权。
此外，ICN还与世界卫生组织（WHO）等国际机构保持密切合作，参与制定和推动全球卫生政策和规划，为全球护理事业的发展提供指导和支持。
4. ICN在全球护理发展中的重要性ICN作为全球护理界的代表组织，发挥着重要的推动作用。
首先，ICN通过政策倡导和资源共享，帮助各国护理团体共同应对人口老龄化、疾病负担加重等护理领域面临的挑战。
icann 通俗解释 -回复
icann 通俗解释-回复ICANN（Internet Corporation for Assigned Names and Numbers）是一个全球性的组织，负责管理与互联网域名系统（DNS）相关的一些关键任务。
ICANN的职责包括分配唯一的互联网协议（IP）地址，以及管理顶级域名（TLDs）等。
首先，我们来介绍一下互联网域名系统（DNS）。
想象一下，当你输入一个网址如那么，ICANN在这个过程中具体扮演着什么角色呢？ICANN是一个非营利性组织，成立于1998年，由各个互联网社区和利益相关者共同组成。
ICANN的使命是确保互联网的稳定与安全，通过在全球范围内协调和管理互联网资源，以促进互联网的开放与发展。
首先，ICANN负责分配唯一的IP地址。
互联网使用IP地址来标识连接到互联网上的每个设备，如计算机、手机等。
ICANN通过与互联网注册机构（RIRs）合作，将IP地址分配给不同的地区和组织，以确保每个设备都可以获得唯一的标识符。
这样，互联网上的数据包才能够正确地被传送和路由。
其次，ICANN管理顶级域名（TLDs）。
顶级域名是互联网上最高级别的域名，如、.org、.net等。
ICANN负责制定顶级域名政策，并与不同的顶级域名注册商合作，确保顶级域名的正确分配和管理。
这样，每个网站都可以拥有独特的域名，并且能够在全球范围内被正确访问。
另外，ICANN还负责管理根域名服务器。
根域名服务器是DNS系统中的顶级服务器，它存储着所有顶级域名的信息。
当域名无法在本地DNS服务器中找到对应的IP地址时，本地服务器就会向根域名服务器发出查询请求。
ICANN负责设置和维护这些根域名服务器的运行，以确保互联网上的域名解析能够正常进行。
此外，ICANN还承担着其他一些相关任务。
例如，它负责管理域名系统的协议参数，确保互联网协议的顺利运行；另外，ICANN也通过各种机制来解决和协调各个互联网利益相关者之间的问题和冲突，以维护互联网的公共利益。
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3.1 网络负载的估计
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评估参数： 现在法国的3百万Twitter用户每秒大约发送1250条tweets， 平均每条tweet长度约为120字，所以twitter用户产生的文字 流量为1.2Mb/s。 其中3%的tweets为视频或图片分享链接： 视频内容：一个中等质量的视频一般编码率为 512kb/s， 平均一个被分享的视频大约持续2分钟，产生60Mb流量。 图片内容：一张图片大约50Kb。 包含视频或图片的tweets总是比纯文本的更加流行， 如果 我们综合考虑这些，每秒产生的1250条tweets的网络负载约 为1.13Gbs/s。
网络功能 寻址转发依据 数据和地址
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2.1 ICN的原理
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网络节点拥有缓存区有时，当我们想要获取某项信息时， 我们所获得的结果并不一定是信息所在的服务器传输过来 的，而可能是由最近节点中缓存传输过来的。 第6页/共20页
2.2 CCN简介
1/1
在ICN中研究热点是内容中心网络(CCN)，CCN是2009 年提出，CCN将IP作为底层网络，没有TCP层的概念， 增加了策略层和安全层，策略层作为网络层的下一层，为 路由提供决策。 在CCN中主要有两种数据包： 内容请求包(interest packet) 终端节点发送，用于请求其感兴趣的内容； 根据其内容名称被识别； 内容数据包(data packet) 作为内容请求包的应答信息； 符合需求的内容数据包被同一内容名称识别； 因此，传统的IP地址、转发表都不再适合CCN。CCN 解析内容名称而不是IP地址。
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目录 一、研究背景 二、CCN
三、评估比较
四、总结
4.1 思考
1/1
Information-Centric Networking: A Natural Design for Social Network Applications
1、信息命名是ICN的关键技术之一，设置合适的名字能提高 整个通信的效率，降低FIB表项，而社交网络自身提供了唯 一的ID号区分用户产生的信息，有天然的可聚合性；
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目录 一、研究背景 二、CCN
三、评估比较
四、总结
2.1 ICN的原理
IP
通信机制
1/2
ICN
用户不知道可以提供所需信息 的主机地址，从用户出发建立 达到信息提供端的路径，然后 方向传输数据 寻找匹配的内容 内容名称 分离
在传输数据之前在用户和 存储所需信息的主机间建 立通信路径，由发送者向 接收者放送数据 寻找达到终端的路径 IP地址 耦合
2、物理位置相邻的用户有较大的可能性拥有相似的爱好 （关注相同的用户），因此网络缓存的命中率会更高； 3、社交网络中更容易存在时时热点信息，使得缓存时间可 以相对更短同时缓存命中率依然较高。根据社交网络的特 点可以设计简便的缓存策略。
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4.2 总结
1/1
1、本文主要讲了 将ICN用于社交网络可以减轻网络流量 负载，同时减少接收端的时延。 2、社交网络将会占据用户更多的上网时间和网络流量， 因此应用ICN的优化效果将会更明显； 3、ICN 目的是完成信息传播的任务，而不管信息的处理 和存储，其路由缓存的设计只是为了更好的信息传播， 而不是为了存储。在未来，如何将CCN网络应用在一 些已存在的应用，CCN网络在更大的网络中的性能以 及如何继续优化路由转发和数据传输将是研究的重点
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2.3 CCN节点模型
1/3
CCN 节点承担着数据包的存储、转发和路由任务。典型 的CCN 节点主要包含内容存储器（CS）、待定请求表 （PIT）和前向转发表（FIB） 3 个部分。 CS(content store):CS 类似于IP 路由器的缓存,但是在每次 通信结束后不会清空缓存的内容，可以将该内容用于下 次通信。这是CCN 非常关键的理念， 它可以帮助减少内 容下载时延和网络带宽占用。 PIT(pending interest table): 用于记录经过的请求信息的来 源接口， 以此实现所请求的内容顺利地传回请求节点。 内容数据包按照PIT的提示，一步步转发回内容请求者。 当内容传回后，该条目从 PIT中删除。 FIB(forwarding information base):根据内容名称将请求数 据包转发至信息存在的节点（CCN不涉及目的地的概念） 可以同时向多个方向转发请求。
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3.1 网络负载比较
2/2
对于一个给定的内容，随着用户数量的增长，ICN的网络负载相 对于IP网络会急剧减少。
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3.2 时延比较
1/1
Legacy Twitter：IP网络中法国的用户从美国服务器请求内容的时延 CDN Twitter：命中时从CDN node中请求数据，否则同上； ICN Twitter：由CCN节点组成的ICN网络的请求时延；
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1.1 ICN(信息中心网络)
3/3
ICN 采用信息名字为 网络传输的标识，IP 地 址不被考虑或者只作为 一种底层的本地化的传 输标识。 传统体系结构的通信 模式是主机之间的通信， 通过源主机地址和目的 主机地址获取通信路径， ICN则采用主机到网络的 通信模式，通过信息名 字获取源主机到网络信 息的通信路径。
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2.4 IP-CDN-CCN网络设备
1/1
IP网络：
用户直接 从服务器 获得内容
CDN：
用户从 CDN node 中获得数 据
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2.4 IP-CDN-CCN网络设备
1/1
CCN：用户从网络节点 获得内容
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2.4 CCN在社交网络中的应用
1/1
Facebook为每个用户提供了唯一的ID，我们可以 据此来进行CCN的命名。
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1.2过互联网进行社交活动，社交网络正 重新定义我们使用网络的方式：浏览网页产生、分享各种 类型的内容。而随着社交网络中信息的快速病毒式的传播， 传统的终端到终端（end-to-end）的通信趋于消失，让位给一 对多(one-to-many)或多对多(many-to-many)的传播和检索内容。 end-to-end通信模式存在明显的不足，比如每次存取内容， 都要间接映射到内容所在的设备。 一项最新的研究表明：网络上的分享活动占了超过10％的互 联网流量。 其中Facebook占主导地位(占了38％)。 因此，社交网络是一个新的强大的传播和查找内容的手段。
Information-Centric Networking: A Natural Design for Social Network Applications
ICN在社交网络中的应用
目录 一、研究背景 二、CCN
三、评估比较
四、总结
1.1 ICN(信息中心网络)
1/3
目前网络广泛应用的IP 包具有简单的帧结构，可以使网络 互联成本降低，硬件互联实现简便，具有非常强的适应力。 但从技术发展的角度来看，互联网最初是为了追求网络的 互联，以实现硬件资源的共享（那时硬件资源稀缺且成本较 高），通过共享可以节省成本和提高效率。 然而，随着技术的进步和互联网应用的普及，计算机硬 件和附属器材的价格大大下降，硬件共享的必要性已经不大。 用户关注的是信息，而不是信息的存储位置，信息共享成为 了目标。我们所关注的重点在于内容传递的速度、质量以及 安全性，达到更好的用户体验。 因此以信息为中心的网络构建就成为了现今的研究重点。
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2.3 CCN节点模型
2/3
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2.3 CCN节点模型
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CCN的转发过程分三个步骤： 1.接收到请求数据包后，首先匹配内容缓存，如果有相 关内容，直接发送。否则在PIT中查询。 2.如果PIT中有相应的条目，添加请求端口到列表中。 在这一过程中，将请求数据包截留是为了防止同样 数据的重复请求。当有内容数据包回应时，将此内 容发送给所有请求数据的端口。 3.若PIT中没有相关内容条目，则查询FIB。按照FIB的指 示将该数据包转发到下一CCN节点。
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1.1 ICN(信息中心网络)
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为了适应如今用户对海量信息的访问需求，应分离计算、存储、
通信、应用与信息的联系，摆脱传统体系结构对信息的束缚， 使信息成为体系结构的设计中心，网络通信模型为互连信息。 ICN采用以信息为中心的网络通信模型，取代传统的以地址 为中心的网络通信模型，通信模式从主机到主机演进为主机到网 络，体系结构支持主机移动，传输模式由传统的“推”改为 “拉”，解决了海量信息高效传输的问题。
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目录 一、研究背景 二、CCN
三、评估比较
四、总结
3.0 评估的假设、限定
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1、以法国的Twitter用户为例进行仿真， Twitter服务器位于 法国以外；CDN的一个CDN node位于美国，一个CDN node位于法国国内网络的对等点。 2、为了能与ICN比较，CDN不只传输视频、图像等大块内容， 也传输tweets. 3、为了使效果明显，服务器得有很多很多的内容，这使得 CDN node不能距离终端用户太近； 4、参数（已有的文献资料）：法国的tweet用户为300万 （评估中用户数量为0—500万的变化范围），平均每个用 户发送0.97条tweet/天，给定组的用户粉丝数量服从幂律 分布曲线； 5、由于CS大小的限制，ICN节点不可能存储所有用户需求的 Twitter内容，所以设置不同的缓存命中率（5%—80%）；
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2.4 IP-CDN-CCN网络设备
1/1
CDN(Content Delivery Network内容分发网络 ) 核心思想是尽可能避开互联网上有可能影响数 据传输速度和稳定性的瓶颈和环节，使内容传 输的更快、更稳定。实时地根据网络流量和各 节点的连接、负载状况以及到用户的距离和响 应时间等综合信息将用户的请求重新导向离用 户最近的服务节点上。 其目的是使用户可就近取得所需内容，解决 Internet网络拥挤的状况，提高用户访问网站的 响应速度。