邓 敏，徐 方，熊曾刚，叶从欢，夏洪星

(湖北工程学院 计算机与信息科学学院，湖北 孝感 432000)

0 引 言

移动社会网络[1](mobile social networks，MSNs)为用户提供方便灵活的网络服务，能广泛应用于智慧城市、车载网络、应急救援和健康医疗等领域[2]。然而，移动社会网络中的节点通常是稀疏的，并且节点之间的链路频繁变化，经常不存在端到端的通路，传统移动自组网中使用的转发数据的方式不再适用。因而研究高效的移动社会网络数据转发算法是当前亟待解决的难题。

移动社会网络中的节点为人们携带的智能移动设备，因而人们的社会关系极大地影响着节点的移动行为[3]。PRoPHET算法[4]通过统计网络节点之间相互接触的信息预测节点未来移动的规律。社群是社会网络的重要属性之一，具有共同社会属性和兴趣的人们通常会组成一个群体，称之为社群，相比于社群之间成员的社会交往，群体内部成员的社会交往会更加频繁。为了在不同的社群之间转发数据，可以使用社群间的活跃节点作为社群之间数据传输的桥梁。其它较知名的基于社群的路由协议还有：SGBR[5]、CAOR[6]等。

携带者的社会关系极大影响着网络中节点的相遇情况，利用这些信息的优点在于它更能适应现实世界。dLife[7]利用设备携带者日常活动的规律帮助提高路由的效率。根据接触时间的持续情况，该路由协议关注不同层次的社会交往的轨迹。通过观察节点的日常活动预测节点每天在不同时段与其它节点的相遇情况，dLife充分利用这些社会交往规律进行路由决策。……