Agrupamento em dois níveis para disseminação de mensagens em Redes Sociais Móveis tolerantes a atrasos e desconexões

• Main Authors: Neves, Eric Vieira das, 92984080331
• Other Authors: [e-mail]
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: Universidade Federal do Amazonas 2018
• Subjects: Delay Tolerant Networks; Machine Learning; KMEANS; CIÊNCIAS EXATAS E DA TERRA: CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO
• Online Access: https://tede.ufam.edu.br/handle/tede/6811

Submitted by Eric das Neves ([e-mail]) on 2018-12-11T00:13:26Z No. of bitstreams: 3 Dissertação Versão Secretaria com ficha catalografica e folha de aprovação.pdf: 3156070 bytes, checksum: 27dc73ab25f883f2c6bd2faed11dd6e6 (MD5) 316 ATA de Defesa - Eric Vieira (Assinado).pdf: 478934 bytes, checksum: 8297a92876a93d2002070fab8e573ab2 (MD5) carta deposito.jpg: 881630 bytes, checksum: 1f98e977c3f922663009b11ea05b470a (MD5) === Approved for entry into archive by Secretaria PPGI ([e-mail]) on 2018-12-12T01:14:34Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Dissertação Versão Secretaria com ficha catalografica e folha de aprovação.pdf: 3156070 bytes, checksum: 27dc73ab25f883f2c6bd2faed11dd6e6 (MD5) 316 ATA de Defesa - Eric Vieira (Assinado).pdf: 478934 bytes, checksum: 8297a92876a93d2002070fab8e573ab2 (MD5) carta deposito.jpg: 881630 bytes, checksum: 1f98e977c3f922663009b11ea05b470a (MD5) === Approved for entry into archive by Divisão de Documentação/BC Biblioteca Central ([e-mail]) on 2018-12-12T13:54:35Z (GMT) No. of bitstreams: 3 Dissertação Versão Secretaria com ficha catalografica e folha de aprovação.pdf: 3156070 bytes, checksum: 27dc73ab25f883f2c6bd2faed11dd6e6 (MD5) 316 ATA de Defesa - Eric Vieira (Assinado).pdf: 478934 bytes, checksum: 8297a92876a93d2002070fab8e573ab2 (MD5) carta deposito.jpg: 881630 bytes, checksum: 1f98e977c3f922663009b11ea05b470a (MD5) === Made available in DSpace on 2018-12-12T13:54:35Z (GMT). No. of bitstreams: 3 Dissertação Versão Secretaria com ficha catalografica e folha de aprovação.pdf: 3156070 bytes, checksum: 27dc73ab25f883f2c6bd2faed11dd6e6 (MD5) 316 ATA de Defesa - Eric Vieira (Assinado).pdf: 478934 bytes, checksum: 8297a92876a93d2002070fab8e573ab2 (MD5) carta deposito.jpg: 881630 bytes, checksum: 1f98e977c3f922663009b11ea05b470a (MD5) Previous issue date: 2018-10-18 === Delay Tolerant Networks have emerged as a solution for communication in scenarios where the Internet does not have its basic premises met for proper operation. DTNs rely directly on their nodes for good performance because it uses the mobility of nodes to send messages to their destinations. However, due to factors such as resource economy, lack of interest in the message or simply the denial of collaboration, it negatively affects network performance. In this way, it is fundamental to consider the social factors, extended from the users to the network nodes, so that the best forwarding strategy is found, increasing the chances of delivering the messages. In this work a new protocol is proposed for the dissemination of messages in DTN networks, using the interests of the network nodes for the formation of level’s message passing. These levels are formed by grouping the nodes through machine learning techniques, KMEANS and EM clusters, according to the level of interest of the nodes by the message generated, directly or indirectly, passing the message by the groups formed up to the recipient of the node. Our results show that the proposal is promising, having superior results to the protocols well qualified in the literature. === As redes tolerantes a atrasos e desconexões surgiram como uma solução para a comunicação em cenários onde a internet não possui suas premissas básicas atendidas: conexão fim-afim, baixa latência e pouca perda de pacotes. As DTNs dependem diretamente da colaboração de seus nós para um bom desempenho, pois usa a mobilidade dos mesmos para fazer os repasses das mensagens até seus destinos. Entretanto, devido a fatores como economia de recursos: energia, armazenamento de dados, pouco interesse pela mensagem ou simplesmente a negação da colaboração, afeta de forma negativa o desempenho da rede. Dessa maneira é fundamental que se leve em consideração fatores sociais, que podem ser estendidos dos usuários e empregados aos nós da rede, para que se possa encontrar a melhor estratégia de repasses, aumentando as chances de entrega das mensagens. Portanto, este trabalho propõe um novo protocolo de disseminação de mensagens em redes DTN, usando os interesses dos nós da rede como fator social, para a formação de níveis de repasse de mensagens. Utilizou-se técnicas de aprendizagem de máquina para a formação dos níveis, que usam clusterizadores como o KMEANS e EM para agrupar os nós de acordo com o nível de interesse pela mensagem gerada, direto ou indireto. Dessa forma a mensagem é repassada através dos grupos formados até o nó destinatário. Resultados obtidos através de um conjunto de experimentos criteriosamente selecionados mostram que a proposta é promissora, apresentando um desempenho superior aos protocolos bem conhecidos da literatura.