Clustering dans les Réseaux Sociaux Véhiculaire VSN

Abstract

Le développement social et les avancées technologiques ont permis aux VANETs de combiner les facteurs sociaux pour former un nouveau système de transport intelligent: VSN. Les facteurs humains interviennent alors dans les réseaux ad-hoc véhiculaires, non seulement en raison des applications liées à la sécurité, mais également à des fins de divertissement. Les caractéristiques sociales et le comportement humain ont une incidence importante sur les réseaux ad-hoc de véhicules, ce qui est le cas des réseaux sociaux de véhicules, qui se forment lorsque des véhicules se «socialisent» et partagent des intérêts communs. Afin de fournir des services plus fiables dans des applications VANET, il est nécessaire d'établir une structure plus stable. Le clustering est une des bonnes solutions pour supporter les caractéristiques particulières de VANETs tels que grande mobilité, contrainte de mouvement, etc. Toutefois, il pourrait être difficile de sélectionner des techniques de clustering appropriées aux besoins. Dans ce travail, nous proposons une méthode de clustering sociale pour classer les véhicules en différents clusters en explorant les corrélations sociales qui les unissent, en tenant compte à la fois de la stabilité des clusters et de la réputation des noeuds.