CN102118450A - 一种基于中间中心度的机会网络p2p信息查询方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，以一类由人携带智能移动设备，根据人类社会属性移动形成的机会网络为应用场景。该查询方法采用中间中心度理论建模节点在网络中的活跃程度，通过“存储-携带-转发”的模式，将查询消息分发到网络中的若干节点，若遇到能够对此查询消息做出响应的节点，该节点就生成一个响应消息，并将响应消息传输给查询源节点，以中间中心度的大小作为两节点相遇时是否转发消息的依据。节点的中间中心度越大，说明这个节点更加处于信息枢纽的位置，对信息的控制力越强，对信息传输的作用更加重要。本发明的查询方法能够提高查询成功率，显著降低查询延时。

Description

一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法

技术领域

本发明属于通信领域，具体涉及一种基于中间中心度的机会网络P2P(Peer-to-Peer，点对点)信息查询方法。

背景技术

机会网络是在延时容忍网络的基础上发展而来，其特点是数据通讯的源节点与目的节点之间通常没有端到端的连通路径。因此，传统无线传感器网络的基于先建立源节点到目的节点的路由后再传输数据的模式无法运行。因此在机会网络中，数据传输采用“存储-携带-转发”的模式，利用节点移动形成的相遇机会逐跳转发数据，直至遇到目的节点。从这种意义来讲，机会网络是传统移动自组织网络向实用化方向演进的一种重要形态。

机会网络有许多典型的应用场景，如野生动物检测网络ZebraNet，自组车载网络CarTel，移动设备自组织网络等。ZebraNet项目由普林斯顿大学提出，通过部署在斑马脖子上的传感器节点收集它们在广阔大草原上的迁徙特征信息。数据传输采用基于历史的转发机制，每个传感器节点维护一个到sink节点(研究人员定期穿越的车载基站)的相遇概率。当斑马与sink节点相遇并成功传输数据时，这个节点的相遇概率就增大，否则相遇概率会随着时间推移不断降低。当两传感器节点相遇时，相遇概率较低的节点将数据转发给相遇概率较高的节点。CarTel是MIT开发的基于车辆传感器的信息收集和发布系统，能够用于环境监测、路况收集、车辆诊断和路线导航等。通过使用Wi-Fi或BlueTooth等无线通信技术，CarTel节点在车辆相遇时可以直接交换数据。同时，CarTel节点也可以通过路边的无线接入点将数据发送到Internet上的服务器。

另有学者针对机会网络中一种具体的应用场景PSN(Pocket Switched Networks)网络，提出了基于内容路由的信息查询算法。该算法将整个查询过程比作物理学中的溶质反渗透过程，将带有TTL(Time To Live)的查询消息进行周期性地广播扩散。扩散过程中将逐渐形成以查询节点为中心由中间节点组成的查询消息浓度差。当信息源收到查询消息后，响应消息如溶剂分子一样传输到查询消息浓度更高的地方，直到返回到查询节点。

在众多的机会网络应用场景中，信息获取一直都是热点问题之一。在传统计算机网络中，信息获取属于网络应用层的研究，需要由网络提供端到端的通信。但由于机会网络间断性连通的特性，研究人员首先需要研究机会网络中的路由算法。Epidemic Routing(ER)是最早提出的机会网络路由方法，它采用洪泛(Flooding)的形式在整个网络内传播消息。当网络中有足够的资源时，ER算法的传输时延最小，消息传输成功率最高。但在实际网络中由于节点能量、带宽和缓存等资源有限，ER方法性能由于拥塞而急剧下降。因此，有学者又提出了2-HOP洪泛算法，源节点将消息首先转发给最先遇到的L个节点，然后再由这些节点携带消息在移动中转发给目标节点，消息只能够通过两跳到达目标节点，网络中只有(L+1)个消息副本，避免了ER方法因洪泛导致的拥塞。Spray and Wait(SW)算法通过限制消息副本份数改进了ER方法，避免因信道竞争冲突引起的性能下降。Spray and Focus(SF)方法利用基于概率的思想改进了SW算法，L个缓存消息的节点将消息转发给到目标节点预测概率更高的节点，直到遇到目标节点。

上述方法都假定节点的移动是随机的，但是由大规模移动设备如智能手机、笔记本、各种传感器等组成的实际场景中，节点由人随身携带，并按照人类的社会属性移动，因此，上述方法不能很好的应用于此类场景。

发明内容

本发明针对目前缺少能应用于一类由人携带智能移动设备，根据人类社会属性移动形成的机会网络场景的信息查询方法，基于网络中的每个成员都愿意分享自己拥有的信息这一条件，面向P2P的信息查询服务场景，通过引入社会网络中节点中间中心度(Betweenness Centrality)理论，提出了一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法。

本发明方法具体的应用场景是：机会网络中的某个节点需要查询某项内容时，就生成一个查询消息，通过“存储-携带-转发”的模式，将查询消息分发到网络中的若干节点。若遇到能够对此查询消息做出响应的节点，该节点就生成一个响应消息，并将响应消息传输给查询源节点，完成一次消息查询。具体一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，包括以下步骤。

步骤一：源节点产生查询消息，根据对查询内容的急迫程度确定期望查询延时，确定该查询消息的分发副本数，并将该查询消息的分发副本数设置为源节点对于该查询消息的副本分发任务值；

步骤二：携带有查询消息的节点先判断自身是否能够对查询消息作出响应，若能，执行步骤六；若不能，执行步骤三；

步骤三：携带有查询消息的节点在移动过程中遇到一个节点，相遇的两节点彼此更新各自的中间中心度，执行步骤四；

步骤四：相遇的两节点相互询问对方是否携带自身没有携带的查询消息，若有，执行步骤五；若没有，执行步骤三；

步骤五：相遇的两节点根据各自的中间中心度的大小进行查询消息的转发，并重新分配查询消息的副本分发任务值，然后转步骤二执行；

步骤六：携带有查询消息的节点作为响应节点对该查询消息作出响应，产生一个响应消息，根据查询消息的期望查询延时确定该响应消息的分发副本数，并将该响应消息的分发副本数设置为该响应节点对于该响应消息的副本分发任务值；

步骤七：携带有响应消息的节点移动过程中与某一节点相遇，相遇的两节点交更新各自的中间中心度，执行步骤八；

步骤八：相遇的两节点分别判断自身是否是对方节点携带的某个响应消息的查询源节点，若是，执行步骤十；若否，执行步骤九；

步骤九：相遇的两节点根据各自的中间中心度大小进行响应消息的转发，并重新分配响应消息的副本分发任务值，然后转步骤七执行；

步骤十：查询源节点收到响应消息，判断是否符合查询的要求，若符合，则本次查询方法结束，若不符合，则继续等待其它响应消息的到来。

本发明信息查询方法的优点与积极效果在于：(1)本发明方法结合了机会网络组网灵活和P2P网络的可扩展性、容错性、自主性等特点，提供了机会网络中一个很有应用前景的研究方向；(2)本发明方法面向一类由人携带的移动设备组成的机会网络，节点的中间中心度越大，表示该节点在网络中的移动越频繁且移动区域越大，对数据的传输起到的作用也越重要，通过在不同随机场景下的仿真对比实验，本发明方法显示出比该领域目前主流方法更高的查询成功率和更低的查询延时，并具有良好的鲁棒性。

附图说明

图1为本发明信息查询方法的步骤流程示意图；

图2为本发明信息查询方法的应用场景示意图；

图3为本发明信息查询方法与ER、SF方法在不同的消息TTL影响下的查询成功率对比示意图；

图4为本发明信息查询方法与ER、SF方法在不同的消息TTL影响下的查询延时的对比示意图；

图5为本发明信息查询方法在不同节点总数影响下的查询成功率对比示意图；

图6为本发明信息查询方法在不同节点总数影响下的查询延时的对比示意图；

图7为本发明信息查询方法在不同期望延时系数影响下的查询成功率的对比示意图；

图8为本发明信息查询方法在不同期望延时系数影响下的查询延时的对比示意图；

图9为本发明信息查询方法与ER、SF方法在不同节点信号传输半径影响下的查询成功率的对比示意图；

图10为本发明信息查询方法与ER、SF方法在不同节点信号传输半径影响下的查询延时的对比示意图。

具体实施方式

下面将结合附图和实例对本发明作进一步的详细说明。

本发明提出的基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法的应用场景是一类由人携带智能移动设备如智能手机、平板电脑、笔记本电脑等，根据人类社会属性移动形成的机会网络。基于网络中的每个成员都愿意分享自己拥有或者知道的信息，网络中的某个节点也就是携带智能移动设备的人需要查询某项内容时，就生成一个查询消息，通过“存储-携带-转发”的模式，将查询消息分发到网络中的若干节点。若遇到能够对此查询消息做出响应的节点，该节点就生成一个响应消息，并将响应消息传输给查询源节点，完成一次消息查询。如图2所示，在t1时刻查询源节点S遇到3号节点，并将自身查询消息发送给3号节点，3号节点携带该查询消息，并在移动过程中在t2时刻转发给了4号节点，4号节点携带该查询消息在t3时刻转发给了能够作出相应的目标节点D。目标节点D发出的响应消息也会在该机会网络中通过“存储-携带-转发”的模式最终发送给查询源节点S。本发明一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，基于社会网络中间中心度理论，通过建模节点在网络中的活跃程度来决定数据的传输。所述的中间中心度是考察一个中间节点落在其它任意两节点最短路径上的程度，这两节点间的互动必须透过该中间节点的传递。

本发明提出的一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，如图1所示，具体包括如下步骤：

步骤一：源节点产生查询消息，根据对查询内容的急迫程度确定查询消息的期望查询延时和查询消息的分发副本数，方法如下所示。

记源节点为P_s，确定查询消息的期望查询延时ED＝a×ED_opt，ED_opt表示理论最优查询输延时，是任何查询方法传输延时的下界，a为期望延时系数，数值大小由源节点根据对查询的内容的急切程度而定，a最小值为1。ED_opt由式(1)所得：

${\mathrm{ED}}_{\mathrm{opt}}=\frac{H_{n-1}}{2(n-1)}S(0.34{\log }_{2}S-\frac{2^{K+1}-K-2}{2^K-1})---\left(1\right)$

其中，S表示机会网络的区域面积，n表示机会网络中的节点数目，K表示节点信号传输半径。然后确定查询消息的分发副本数L，L通过式(2)得到：

$(H_n^3-1.2)L^3+(H_n^2-\frac{{\mathrm{\π}}^2}{6})L^2+(a+\frac{2n-1}{n(n-1)})L=\frac{n}{n-1}---\left(2\right)$

其中，H_n-1、H_n可根据谐波级数公式得到，自然数n的谐波级数公式为：

确定L后，标记源节点的副本分发任务值token(P_s)＝L，执行步骤二。

步骤二：携带有查询消息的节点先判断自身是否能够对查询消息作出响应，若能，执行步骤六；若不能，执行步骤三。

在源节点P_s产生查询消息的最初，携带有查询消息的节点只有源节点P_s，源节点在移动过程中会与其他节点相遇，并将查询消息发送给所遇到的节点，所遇到的节点也成为携带有查询消息的节点。携带有查询消息的节点会先判读自身能否对查询消息作出响应。

步骤三：携带有查询消息的节点在移动过程中遇到一个节点，相遇的两节点彼此更新各自的中间中心度。

机会网络中节点的中间中心度定义为：对机会网络的任意两节点P_s、P_d，如曾经成功完成过数据传输，将其中经由节点P_i转发而成功完成数据传输的次数占所有成功完成数据传输的次数的比值作为节点P_i的中间中心度C_B(P_i)。C_B(P_i)用来考察节点P_i处于控制信息流通的重要位置的程度，表示P_i在数据传输中起到多大的转发作用。下面为节点中间中心度的确定过程。

记g_sd表示源节点P_s与目的节点P_d成功完成数据传输的总次数，g_sd(P_i)表示其中经由节点P_i转发完成数据传输的次数，记b_sd(P_i)表示P_i能够为P_s和P_d之间的数据通讯转发消息的概率，b_sd(P_i)为g_sd(P_i)与g_sd的比值，如下面式(3)：

$b_{\mathrm{sd}}\left(P_i\right)=\frac{g_{\mathrm{sd}}\left(P_i\right)}{g_{\mathrm{sd}}}---\left(3\right)$

对于具有n个节点的机会网络，根据下面式(4)得到节点P_i的中间中心度C_B(P_i)：

$C_B\left(P_i\right)=\frac{2}{n^2-3n+2}\underset{s=1,s\≠i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{d=1,d\≠i,s\≠d}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{sd}}\left(P_i\right)--\left(4\right)$

其中，n为非零正整数。对于某个节点P_d，节点P_i对节点P_d的中间中心度C_Bd(P_i)为：

$C_{\mathrm{Bd}}\left(P_i\right)=\frac{2}{n^2-3n+2}\underset{s=1,s\≠i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{sd}}\left(P_i\right)---\left(5\right)$

上述式(4)与式(5)乘以系数

的原因是由于节点的频繁移动，网络的节点总数不固定，需要转化成与网络规模无关的比例数。

步骤四：相遇的两节点相互询问对方是否携带自身没有携带的查询消息，若有，执行步骤五；若没有，执行步骤二。

步骤五：相遇的两节点比较各自的中间中心度，中间中心度小的节点将自身携带的并且对方没有的查询消息转发给节点中心度大的节点，并重新设置此查询消息的副本分发任务值，然后转步骤二执行。

记相遇的两节点为P_m与P_i，首先比较节点P_m的中间中心度C_B(P_m)与节点P_i的中间中心度C_B(P_i)大小。若节点P_i的中间中心度大，则节点P_m将自身携带的且节点P_i没有的查询消息转发给节点P_i，然后检查节点P_m对于该查询消息的副本分发任务值，设该任务值为L′，如果L′＞1，则节点P_i对于该查询消息的副本分发任务值设置为节点P_m对于该查询消息的副本分发任务值也设置为

如果L′＝1，则节点P_m删除自身携带的该查询消息，并将节点P_m对于该查询消息的副本分发任务值设置为O，设置节点P_i对于该查询消息的副本分发任务值为1。若节点P_m的中间中心度大，则节点P_i将自身携带的且节点P_m没有的查询消息转发给节点P_m，然后按照上面方法对该查询消息的副本分发任务值进行重新设置。若节点P_i的中间中心度与节点P_m的中间中心度C_B(P_m)相等，两节点分别先检查对于自身携带且对方没有携带的查询消息的副本分发任务值L′，如果L′≥2，则携带该查询消息的节点将该查询消息转发给没有携带的节点，然后节点P_m和节点P_i对于该查询消息的副本分发任务值都设置为

如果L′＜2，则该查询消息不需要转发。

步骤六：如节点能够对收到的查询消息作出响应，就产生一个响应消息，并根据查询消息的期望查询延时确定响应消息的分发副本数，并将该响应消息的分发副本数设置为该响应节点对于该响应消息的副本分发任务值。响应消息的分发副本数的确定方法与步骤一中所述的查询消息的分发副本数的确定方法相同，执行步骤七。

步骤七：携带有响应消息的节点移动过程中与某一节点相遇，相遇的两节点更新各自的中间中心度，然后执行步骤八。节点的中间中心度的更新与步骤三中节点的中间中心度的更新方法相同。

步骤八：相遇的两节点分别判断自身是否是对方节点携带的某个响应消息的查询源节点，若是，执行步骤十；若否，执行步骤九。

步骤九：相遇的两节点比较各自的中间中心度，并根据各自的中间中心度大小进行响应消息的转发，并重新分配响应消息的副本分发任务值，然后转步骤七执行。响应消息的转发和响应消息的副本分发任务值的分配与步骤五中查询消息的转发和响应消息的分发副本任务值的分配方法相同。

记相遇的两节点为P_m与P_i，首先比较节点P_m的中间中心度C_B(P_m)与节点P_i的中间中心度C_B(P_i)大小。若节点P_i的中间中心度大，则节点P_m将自身携带的且节点P_i没有的响应消息转发给节点P_i，然后检查节点P_m对于该响应消息的副本分发任务值，设该任务值为L′，如果L′＞1，则节点P_i对于该响应消息的副本分发任务值设置为

节点P_m对于该响应消息的副本分发任务值也设置为

如果L′＝1，则节点P_m删除自身携带的该响应消息，并将节点P_m对于该响应消息的副本分发任务值设置为O，设置节点P_i对于该响应消息的副本分发任务值为1。若节点P_m的中间中心度大，则节点P_i将自身携带的且节点P_m没有的响应消息转发给节点P_m，然后按照上面方法对该查询消息的副本分发任务值进行重新设置。若节点P_i的中间中心度与节点P_m的中间中心度C_B(P_m)相等，两节点分别先检查对于自身携带且对方没有携带的响应消息的副本分发任务值L′，如果L′≥2，则携带该响应消息的节点将该响应消息转发给没有携带的节点，然后节点P_m和节点P_i对于该响应消息的副本分发任务值都设置为

如果L′＜2，则该响应消息不需要转发。

步骤十：查询源节点收到响应消息，判断是否符合查询的要求，若符合，则本次查询方法结束；若不符合，则继续等待其它响应消息的到来。本发明查询方法中，携带查询消息的节点将继续返回步骤二执行。

本发明实施例中采用的是网络仿真软件ONE(opportunistic network environment)来验证分析本发明信息查询方法的性能。仿真时间为12小时(ONE内部定时)，仿真前3个小时为学习时间，仿真区域面积为4500×3400m²，节点每隔15分钟产生一个查询消息，同一节点每次的查询内容各不相同，不同节点的查询内容没有此限制。节点缓存为5Mb，每个数据消息大小为50bit，节点最大移动速率为6m/s，最小为0.5m/s，节点间的数据传输速率为250b/s。对比方法为ER方法和SF方法。

本发明实施例分别从节点消息的TTL、无线信号的传输半径和期望延时系数a这三个因素考察它们各自对查询性能的影响。查询性能指标从消息的查询成功率和平均查询延时两方面来衡量，在不同的随机种子条件下分别运行5轮，取平均值作为最后结果。因为本发明实施例中，网络资源均设为理想情况，所以ER方法的性能会最好，用ER方法得到的值作为考察其他方法的一个理想值。

图3表示消息TTL对本发明信息查询方法与ER方法、SF方法的查询成功率的影响示意图。横坐标表示TTL，单位为跳站数目(hop)，随着TTL增大，各方法的查询成功率都有不同程度的提高。这是因为，TTL值越大，查询消息被转发给不同节点的概率越高，遇到能对查询消息做出正确响应的节点的概率越高。因为网络资源均设为理想情况，ER方法查询成功率最高，但本发明方法与其差距并不是很明显。而对比SF方法，在TTL大于6以后，本发明方法的查询成功率明显高于SF方法。

图4表示不同的消息TTL对本发明信息查询方法与ER、SF方法的查询延时的影响对比示意图。横坐标表示TTL，单位为hop，纵坐标表示查询延时，单位为小时。随着TTL值增大，各方法的平均查询延时都有不同程度的降低。因为如果TTL较小，则查询消息或者是过早的被中间节点丢弃或者是被某些节点长时间携带而没有被转发导致查询失败。无论哪种情况，查询消息遇到响应节点的延时都会增加。本发明方法的查询延时介于SF方法和ER方法的查询延时之间。

图5表示不同节点数目N对本发明信息查询方法的查询成功率的影响示意图。横坐标表示TTL，单位为hop。随着节点总数N的增加，本发明方法的查询成功率也相应地提高。

图6表示不同节点数目N对本发明信息查询方法的查询延时的影响示意图。横坐标表示TTL，单位为hop，纵坐标表示查询延时，单位为小时。随着节点总数N的增加，本发明方法的查询延时随着节点总数增多而显著降低。

这是因为，随着节点总数增多，按照本发明实施例中响应消息产生的模型，能够对查询消息做出响应的节点也有所增加，提高了查询成功率，降低了查询延时。但与增加TTL比，增加节点总数带来的性能改善并不明显。

图7表示期望延时系数a对本发明信息查询方法的查询成功率的影响示意图。横坐标表示TTL，单位为hop。a取值越小，表示节点对查询消息的期望查询延时ED越小。a＝6时，本发明方法的查询成功率比a＝2时有明显提高。

图8表示期望延时系数a对本发明信息查询方法的查询延时的影响示意图。横坐标表示TTL，单位为hop，纵坐标表示查询延时，单位为小时。a＝6时，本发明方法的查询延时比a＝2时显著降低。但a＝10时，本发明方法的查询性能较a＝6时提高有限。a＝2时，本发明方法的查询成功率不高的原因是，节点在期望查询延时结束时，能够收到响应消息的节点数较少。

图9表示不同的节点信号传输半径对本发明信息查询方法与ER方法、SF方法的查询成功率的影响示意图。横坐标表示节点信号传输半径，单位为米。随着节点无线信号传输半径的增加，三种方法的查询成功率都随着提高。当通信半径在100米附近时，本发明方法的查询成功率与ER方法的查询成功率相差不大，对比SF方法，本发明方法的查询成功率则有明显的提高。这是因为随着传输半径的增加，网络的连通性能提高，查询消息能够已更大的概率被转发给能够对此查询消息做出响应的节点，因此，本发明方法的查询成功率也能够相应地提高。

图10表示节点信号传输半径对本发明信息查询方法与ER方法、SF方法的查询延时的影响示意图。横坐标表示节点信号传输半径，单位为米，纵坐标表示查询延时，单位为小时。随着节点无线信号通信半径的增加，各个方法的查询延时都有不同程度地降低。当通信半径在100米附近时，本发明方法的查询延时接近ER方法的查询延时。与SF方法相比，本发明方法的查询延时则有明显的降低。这是因为，随着传输半径的增加，网络连通性越好，节点能够更快地转发查询消息，并且及时将响应消息回传给查询源节点，因此，本发明方法的查询延时有较明显地降低。

Claims (6)

1.一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：源节点产生查询消息，根据对查询内容的急迫程度确定期望查询延时，确定该查询消息的分发副本数，并将该查询消息的分发副本数设置为源节点对于该查询消息的副本分发任务值；

步骤二：携带有查询消息的节点先判断自身是否能够对查询消息作出响应，若能，执行步骤六；若不能，执行步骤三；

步骤三：携带有查询消息的节点在移动过程中遇到一个节点，相遇的两节点更新各自的中间中心度，执行步骤四；

步骤四：相遇的两节点相互询问对方是否携带自身没有携带的查询消息，若有，执行步骤五；若没有，执行步骤三；

步骤五：相遇的两节点根据各自的中间中心度的大小进行查询消息的转发，并重新分配查询消息的副本分发任务值，然后转步骤二执行；

步骤六：携带有查询消息的节点作为响应节点对该查询消息作出响应，产生一个响应消息，根据查询消息的期望查询延时确定该响应消息的分发副本数，并将该响应消息的分发副本数设置为该响应节点对于该响应消息的副本分发任务值；

步骤七：携带有响应消息的节点移动过程中与某一节点相遇，相遇的两节点更新各自的中间中心度；

步骤八：相遇的两节点分别判断自身是否是对方节点携带的某个响应消息的查询源节点，若是，执行步骤十；若否，执行步骤九；

步骤九：相遇的两节点根据各自的中间中心度大小进行响应消息的转发，并重新分配响应消息的副本分发任务值，然后转步骤七执行；

步骤十：查询源节点收到响应消息，判断是否符合查询的要求，若符合，则本次查询方法结束，若不符合，则继续等待其它响应消息的到来。

2.根据权利要求1所述的一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，其特征在于，步骤一中所述的期望查询延时ED由ED＝a×ED_opt得到，a为期望延时系数，ED_opt表示理论最优传输延时，ED_opt通过式(1)得到：

${\mathrm{ED}}_{\mathrm{opt}}=\frac{H_{n-1}}{2(n-1)}S(0.34{\log }_{2}S-\frac{2^{K+1}-K-2}{2^K-1})---\left(1\right)$

其中，S表示机会网络的区域面积，n表示机会网络中的节点数目，K表示节点信号传输半径；

步骤一与步骤六中所述的分发副本数L通过式(2)得到：

$(H_n^3-1.2)L^3+(H_n^2-\frac{{\mathrm{\π}}^2}{6})L^2+(a+\frac{2n-1}{n(n-1)})L=\frac{n}{n-1}---\left(2\right)$

其中，H_n-1、H_n根据谐波级数公式得到，自然数n的谐波级数公式为：

3.根据权利要求2所述的一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，其特征在于，所述的为期望延时系数a由源节点根据对查询内容的急迫程度而定，且a≥1。

4.根据权利要求1所述的一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，其特征在于，步骤三与步骤七中所述的节点的中间中心度由式(3)得到：

$C_B\left(P_i\right)=\frac{2}{n^2-3n+2}\underset{s=1,s\≠i}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}\underset{d=1,d\≠i,s\≠d}{\overset{n}{\mathrm{\Σ}}}{b}_{\mathrm{sd}}\left(P_i\right)--\left(3\right)$

其中，C_B(P_i)表示节点P_i的中间中心度，n表示机会网络中的节点数目，为非零整数，b_sd(P_i)表示节点P_i能够为节点P_s和节点P_d之间的数据通讯转发消息的概率，由式(4)得到：

$b_{\mathrm{sd}}\left(P_i\right)=\frac{g_{\mathrm{sd}}\left(P_i\right)}{g_{\mathrm{sd}}}---\left(4\right)$

其中，g_sd表示节点P_s与节点P_d成功完成数据传输的总次数，g_sd(P_i)表示其中经由节点P_i转发完成数据传输的次数。

5.根据权利要求1所述的一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，其特征在于，所述的步骤五，具体是：

中间中心度小的节点将自身携带的且对方没有携带的查询消息转发给中间中心度大的节点：记相遇的两节点为P_m与P_i，若节点P_i的中间中心度C_B(P_i)大于节点P_m的中间中心度C_B(P_m)，则节点P_m将自身携带的且节点P_i没有携带的查询消息转发给节点P_i，然后检查节点P_m对于该查询消息的副本分发任务值L′，如果L′＞1，设置节点P_i与节点P_m对于该查询消息的副本分发任务值都为

如果L′＝1，则节点P_m删除自身携带的该查询消息，并将节点P_m对于该查询消息的副本分发任务值设置为O，设置节点P_i对于该查询消息的副本分发任务值为1；然后转步骤二执行；

若两节点的中间中心度相等：检查自身节点对于自身携带的且对方节点没有携带的查询消息的副本分发任务值L′是否小于2，若不是，则将该自身携带的且对方节点没有携带的查询消息转发给对方节点，然后设置自身节点与对方节点对于该查询消息的副本分发任务值都为否则，两节点互不转发查询消息；然后转步骤二执行。

6.根据权利要求1所述的一种基于中间中心度的机会网络P2P信息查询方法，其特征在于，所述的步骤九，具体是：

中间中心度小的节点将自身携带的且对方没有携带的响应消息转发给中间中心度大的节点，记相遇的两节点为P_m与P_i，若节点P_i的中间中心度C_B(P_i)大于节点P_m的中间中心度C_B(P_m)，则节点P_m将自身携带的且节点P_i没有携带的响应消息转发给节点P_i，然后检查节点P_m对于该响应消息的副本分发任务值，设该标记值为L′，如果L′＞1，设置节点P_i与节点P_m对于该响应消息的副本分发任务值都为

如果L′＝1，则节点P_m删除自身携带的该响应消息，并将节点P_m对于该响应消息的副本分发任务值设置为O，设置节点P_i对于该响应消息的副本分发任务值为1；然后转步骤七执行；

若两节点的中间中心度相等：则检查自身节点对于自身携带的且对方节点没有携带的响应消息的副本分发任务值L′是否小于2，若不是，则将该自身携带的且对方节点没有携带的响应消息转发给对方节点，然后设置自身节点与对方节点对于该响应消息的副本分发任务值都为

否则，两节点互不转发响应消息；然后转步骤七执行。

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