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国际期刊的创新在计算机和通信工程的研究

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减少网络的大小的算法

Rachita Nagpal1Roopali Garg2
  1. 研究学者,部门、旁遮普大学、昌迪加尔、印度
  2. 协调员,部门、旁遮普大学、昌迪加尔、印度
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文摘

网络由大量的节点被用来发送和接收信息的传感器。直到现在我们只能够转移标量数据,但无线多媒体传感器网络的进化(WMSN)我们现在能够传输图像、音频和视频信息。在本文中,我们描述图抽样,网络映射到图形结构,从这,代表采样图得到和原始图和采样图之间的比较是做基于不同属性。此外,一些算法相关图抽样进行了讨论。

关键字
无线多媒体传感器网络(WMSN),图抽样,降低抽样,回看抽样

介绍
发展领域的无线传感器网络远程监控、环境监测、测量温度、湿度等不仅限于标量数据转移到偏远地区,也有助于传输多媒体数据从一个位置到另一个地方。这个领域的发展无线传感器网络介绍了无线多媒体传感器网络(WMSN) [1]。仍然使用这种技术可以传输图像、音频和视频数据从远程位置。容易获得的麦克风和CMOS相机使得它容易获取多媒体数据和将数据从一个节点转移到另一个导致部署WMSN的必要性。部署传感设备与媒体数据捕获模块。此外,WMSN也能够处理,存储和集成来自各种远程资源的接收到的数据。这种增强技术可以服务于不同目的和它的一些应用程序下面讨论:
•安全[2]:视频和音频感应WMSN的能力有助于实现正确的法律从而减少犯罪在某种程度上。节点编程,他们有能力处理数据,使其有助于提高安全性。
•事件记录:盗窃等事件、事故等也可以记录下来,稍后提供它作为证据为未来的目的。
•健康监测[3]:远程医疗传感器网络与3 d媒体网络帮助照顾病人更好的和有效的方式。
•环境监测[4]:除了监视标量数据,栖息地的特定区域也可以被监控。海洋学家所使用的一组视频传感器测定沙洲演变使用各种图像处理技术是一个这样的应用程序。
•机器视觉[1]:WMSN技术也有助于监测等工业过程的制造或发现产品缺陷。
剩下的论文描述如下:第二节简要讨论相关工作;第三部分介绍了图采样;第四部分描述了其评估标准;第五部分定义了算法;第六部分描述了应用程序的图形采样和最后一节七世描述了结论和未来的范围。

文献调查
根据图论的概念,图用于表示节点和边的图解形式。图也可以用于分析目的。分析社交网站已经可以通过图抽样。社交网站如Facebook、Twitter等难以分析当视为单一的大型图。降低复杂性单一大型图采样采样图。获得的采样图是用来表示原始复杂的图形。采样图包含有限集的节点和边的推理分析,然后进行分析广义上的原始图。图抽样技术,如随机游走,随机节点,广度优先搜索、森林大火等应用于分析这种网络。分析网络,图形属性对这种分析考虑。
凯瑟琳·邓普西et al。(2011)[5]引入了并行图抽样算法紧密连接区域集中在提取样本弦的图比较原始图像的光谱特性和获得的样本弦的图。并行图抽样算法的结果表明,通过减少网络的规模以20%对40%的平均,图的功能和组合属性仍保留在比较下。
Maciej Kurant et al。(2010)[6]分析了偏见的广度优先搜索(BFS)图抽样技术。在这方面,他们讨论了BFS算法分析社交网络与任意给定的度分布。BFS相比也和其他抽样与随机游走算法导致前面的解释观察到的相似和差异。
Abedelaziz Mohaisen et al。(2012)[7]关注测量biasness抽样算法的混合时间。进行了一次比较研究三个采样算法:石、随机游走和MHRW。研究表明,这些算法描述公正的结果不同的属性图,如有关学位,学位等但当房地产混合时间考虑结果是有偏见的。
图抽样不仅用于分析复杂网络也有它的根在数据挖掘领域。Ruoyu邹et al。(2010)[8]指出,矿业对图的交易是一个困难的任务在数据挖掘领域的大型数据集,但使用不同的采样算法实现时变得更容易。根据研究,随机区域选择抽样证明是一个更好的工具完成遍历图的交易在一个高效和有效的方式。
米纳斯Gjoka et al。(2010)[9]做了一个分析在线社交网站Facebook。说调整权值随机漫步和Metropolis-Hasting随机漫步导致建设的有效和高效的样品图的Facebook用户使用传统方法无法完成的随机漫步和石。

图抽样
图抽样[10]是一种技术,用来代表一个大型网络图的形式。要么从原始图的所有节点选择表单示例图或一些节点用来表示示例图。WMSN由传感器节点在环境中大量存在。传感器网络中的节点可以共享信息,因为他们彼此相连。网络的节点可以与图的节点代表图的顶点和通信链接代表图像的边缘。作为一个整体,WMSN网络可以被视为一组顶点和边的信息发送。图2。显示网络的图形表示,由四个空间节点。
如果我们假设所有节点相互连接后网拓扑结构。图形表示可以显示为:
等算法计算最短路径传输信息的存在,但他们往往失败当图尺寸太大。因此图抽样是必需的,在这种情况下。
创建一个最佳大小的图实现图抽样至关重要。即在这种技术两个图是考虑一个是原始图,另一个是采样图。抽样完成这样采样图展示相同的属性或其中一些原来的图,然后采样图可以形成许多模拟和昂贵的实验的基础。
在图采样两个方面[10]是牢记:
•按比例缩小
•在时间
在前一种情况中,我们看到采样图是否和原来的相同的属性图和较小的节点数量包含在示例图。在后一种情况下,我们看到在属性相似性的原始图像大小相同的采样图。

评估标准
考虑的基本性质比较原始和采样图可以以两种方式分类:
•光谱性质
•时间属性
进化的特性考虑降低抽样下的静态图被提到在提到的时间进化是在抽样。随机漫步算法在降低采样的实现比较光谱图的属性在森林大火算法在时间抽样用于比较的时间属性图。
在降低采样的情况下,评价标准是基于以下几点:
•分配入度:我们考虑节点的入度的数量等于一个特定的节点。
•有关学位分布:类似于入度除了导出链接从一个节点计算。
•弱连接组件的数量(wcc)大小的图。存在的无向计算两个节点之间的路径。
•同样,强连通分量的大小也在考虑通过评估的存在两个节点之间的直接路径。
•Hop-plot:这个图是用来表示节点的数量,可以达到“n”跳。
•“Hop-plot然后评估
•聚类系数分布[10]
在时间的抽样,评价标准是基于:
•法律边缘的数量和相关的节点数量随着时间被定义为致密化幂法则。
•有效直径:这涉及到最大数量的节点的可达性对啤酒花的最小数量。随着图形随着时间的有效直径稳定或缩小。
随着时间的推移•规模最大的“规范化。
•平均聚类系数的时间也考虑在内

算法
有很多算法用于抽样图但最常采用的抽样算法是随机漫步算法降低采样和森林大火算法在时间的算法。节点的算法帮助选择用于建设的示例图。的算法解释如下:
答:随机漫步算法[11]:
在随机游走算法,随机节点选为起始顶点,它遍历与一些邻国概率分布。重复这个过程直到L步骤,L可以跳的数量或数量的边缘穿越去从一个节点到另一个。这被称为L长度随机漫步算法。有两个关键参数考虑实现随机漫步算法;达到时间和混合时间。达到时间指的是将达到从一个节点到另一个地方。混合时间考虑节点的概率分布。
b .森林火灾算法[12]:
在该算法中我们随机选择一个节点。选中的节点称为种子节点。种子的外部链接节点处理达成邻近节点。处理过的链接到达邻近的节点使用引火烧身。选择节点的数量被几何分布的基础上提前知道有一个平均值。迭代过程本身到目标节点或所需的样本量。该算法用于生成示例图的大小是相同的原始图然后的时间属性图进行了比较。
的解释算法的帮助下流程图解释道。随机游走图。4所示的流程图,流程图的森林大火算法是图5所示

图抽样的应用
使用图抽样在造型互联网等各领域;对象跟踪等一些应用程序规定如下:
•网络建模:社交网络、MHRW[13]算法有助于收集随机样本。
•对象跟踪[14]:如今闭路电视摄像头已被用于跟踪各种对象,防止犯罪。在当今世界智能手机的央视也可以手机上实现这样一个可以发送位置信息。
•对象识别[15]:确定一个对象应该有一些知识对其像素和形状和作为一个整体对象而获得原始对象的正确识别。
•压缩[16]:图像压缩时,必须从源转移到目的地。在目的地,然后解压图像与原始图像相比。压缩了减少网络的成本和功耗。
•特征提取[17]:当只有一个特定的图像的一部分来分析只有一部分被分析通过网络发送,检索到另一端,然后比较。的压缩形式部分发送,然后在接收端进行检索。

结论和未来的范围
最初一个能够转移标量数据,但随着无线多媒体传感器网络的引入(WMSN)今天我们可以传输图像、音频和视频在网络上。WMSN由大量的节点,在本质上是复杂的,成为一个很难分析整个网络。这个困难是减少图的帮助下采样。从原始构造图小样本图,然后各种光谱和时间采样图与原始图的属性进行了比较。这种比较有助于推断是否正确采样图可以表示一个大型图表从而减少分析网络的复杂性。
实现图抽样牢记两个方面;降低抽样和在时间的抽样。在前一种情况中,相似性评估光谱性质和示例图中的节点相比原来的图。在后一种情况下,节点的数目是一样的在这两个图表,但时间属性比较的基础。
随机漫步执行降低采样的实现而实现森林火灾在时间采样。我们提出的集成算法和生成一个算法,利用光谱和时间属性的图形为基础比较原始的图和采样图。

数据乍一看
图1 图2 图3 图4 图5
图1 图2 图3 图4 图5

引用

















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