Resumen

Los dispositivos móviles equipados con sensores han permitido a los usuarios participar en varios servicios de redes sociales. Nos enfocamos en entornos de redes sociales móviles basados en la proximidad donde los usuarios pueden compartir información obtenida de diferentes lugares a través de sus dispositivos móviles cuando están cerca. Dado que las personas son más propensas a compartir información si pueden beneficiarse de ello o si creen que la información es de interés para otros, podrían existir estructuras comunitarias donde los usuarios que comparten información con más frecuencia se agrupan juntos. Las comunidades en redes móviles basadas en la proximidad representan grupos sociales donde se establecen conexiones cuando las personas están cerca. Consideramos la influencia de la información (es decir, especificar quién comparte información con quién) como la conexión y el espacio y el tiempo relacionados con la información compartida como los contextos. Para modelar las posibles influencias de la información, construimos un grafo de influencia integrando los contextos de espacio y tiempo en los contactos basados en la proximidad de los usuarios móviles. Además, proponemos una estrategia de dos fases para detectar y rastrear comunidades conscientes del contexto basadas en el grafo de influencia y mostramos cómo la estructura de comunidad consciente del contexto mejora el rendimiento de dos tipos de aplicaciones sociales móviles.

• Materias:Modelos de tráfico Aplicación de Android Redes de sensores Redes sociales móviles Sistemas integrados
• Subjects:Traffic models Android application Sensor networks Mobile social networks Embedded systems
• Palabras claves:Sensores; Dispositivos móviles; Redes sociales; Proximidad; Intercambio de información; Estructura comunitaria
• Keywords:Sensor; Mobile devices; Social networking; Proximity-based; Information sharing; Community structure