互联网冗余流量的测量及其特性分析

Internet存在信息共享的结构性冲突，数字音视频和P2P等共享数据流的泛滥使得宽带化后的信息网络仍然面临巨大的挑战。对网络数据流量分析后发现，同一内容的信息在网络上重复传输成千上万遍，大量的冗余数据传输形成了"冗余流量"，对网络传输效率造成极大的威胁。这使得忽略了语义的香农信息论遇到了"信源的可靠性和信道的有效性"挑战。测量和分析冗余流量的成因和规律，对于构建安全高效的未来信息网络有着十分重要的学术价值。本项目依据课题组前期研究积累，引入冗余流量的概念，以海量数据流量分析为基础，提出测量及分析中国互联网络冗余流量的新方法，揭示无尺度网络中存在冗余流量的深层次原因；运用复杂网络理论研究冗余流量形成机制和演化规律；提出利用时间和空间可拓展的新型网络拓扑结构解决"冗余流量"的科学方法，进一步完善网络信息共享的理论体系。可望在理论与技术思想层次上，取得原创性、基础性的成果。

Internet存在信息共享的结构性冲突，数字音视频和P2P等共享数据流的泛滥使得宽带化后的信息网络仍然面临巨大的挑战。大量的冗余数据传输形成了"冗余流量"，对网络传输效率造成极大的威胁。这使得忽略了语义的香农信息论遇到了"信源的可靠性和信道的有效性"挑战。测量和分析冗余流量的成因和规律，对于构建安全高效的未来信息网络有着十分重要的学术价值。在项目研究任务和研究目标的指导下，完成了互联网冗余流量的测量分析，建立了基于均匀采样的互联网冗余流量动态跟踪识别方法。针对冗余流量较强的尖峰和重尾特性，建立了基于柯西-拉普拉斯多分形小波模型进行分析。运用复杂网络知识对冗余流量的形成规律进行了研究，建立了基于加权二分网络模型以分析冗余流量动力学特点。实现了基于滑动窗口分块指纹算法的互联网冗余流量的消除技术，并在基于校园网的冗余流量消除应用中进行了验证。分析了用户兴趣行为对网络冗余流量的影响，实现了基于Web流量的用户兴趣模型，建立了基于粒子群的微博用户推荐系统。项目研究内容从理论与技术层次上对互联网中冗余流量进行了系统性分析，取得了关于互联网冗余流量形成、演化与抑制方面的原创性、基础性的成果，有助于构建安全、有效的未来信息共享的理论体系。