[發(fā)明專利]一種社交網(wǎng)絡(luò)中錨定節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)選取和資源分配方法有效
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202010590757.6 | 申請(qǐng)日: | 2020-06-24 |
| 公開(公告)號(hào): | CN111885113B | 公開(公告)日: | 2021-09-28 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 王曉飛;張恒達(dá);范昊;李建新;蔡濤濤 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 天津大學(xué) |
| 主分類號(hào): | H04L29/08 | 分類號(hào): | H04L29/08;H04W72/12;G06Q50/00 |
| 代理公司: | 天津市北洋有限責(zé)任專利代理事務(wù)所 12201 | 代理人: | 韓帥 |
| 地址: | 300072*** | 國省代碼: | 天津;12 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 社交 網(wǎng)絡(luò) 錨定 節(jié)點(diǎn) 自適應(yīng) 選取 資源 分配 方法 | ||
1.一種社交網(wǎng)絡(luò)中錨定節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)選取和資源分配方法,其特征在于,
—邊緣基站端,用于移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理;
—中心云端,根據(jù)社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),利用算法進(jìn)行資源分配;
—上行鏈路,用于將社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)傳輸給中心云端;
—下行鏈路,用于將資源分配數(shù)據(jù)傳輸給邊緣基站;
其中:所述中心云端根據(jù)將社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),通過算法進(jìn)行資源分配的過程;
云端接收基站端的數(shù)據(jù)信息,并設(shè)定一個(gè)k值和一個(gè)r值,作為節(jié)點(diǎn)度數(shù)限制和節(jié)點(diǎn)相似度閾值,和一個(gè)B值作為錨點(diǎn)總數(shù);
根據(jù)每個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)的信息,找出網(wǎng)絡(luò)中可能被選中為錨定節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)集合L(G),作為候選錨點(diǎn)集合,即網(wǎng)絡(luò)中(k-1)-shell中的節(jié)點(diǎn)和其在k-core之外的鄰居節(jié)點(diǎn):
L(G)=Sk-1(G)∪{NB(Sk-1(G),G)\Ck(G)}
其中,Ck(G)表示k-core,Sk-1(G)表示(k-1)-shell,即在(k-1)-core中而不在k-core中的節(jié)點(diǎn)集合,NB表示鄰居節(jié)點(diǎn)集合;候選錨點(diǎn)和k-core中的節(jié)點(diǎn)共同構(gòu)成網(wǎng)絡(luò)的核心節(jié)點(diǎn)集合;
根據(jù)找出候選錨點(diǎn)集L(G),將其轉(zhuǎn)換成一個(gè)層級(jí)結(jié)構(gòu),稱為Onion Layers,以提升選取錨點(diǎn)的效率;
通過計(jì)算網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)指標(biāo),候選錨點(diǎn)占比率和穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)占比率,結(jié)合得到該網(wǎng)絡(luò)中要選擇的錨點(diǎn)數(shù)量的指標(biāo);用候選錨點(diǎn)中度數(shù)大于k的節(jié)點(diǎn)的數(shù)量P(G)表示候選錨點(diǎn)中穩(wěn)定的節(jié)點(diǎn):
P(G)={v|deg(v,L(G)∪Ck(G))≥kv∈L(G)}
其中v表示網(wǎng)絡(luò)中某一節(jié)點(diǎn),deg表示節(jié)點(diǎn)v的度數(shù),并用P(G)總數(shù)占候選錨點(diǎn)總數(shù)的比值來表示穩(wěn)定節(jié)點(diǎn)占比率Υ1,即:
計(jì)算候選錨點(diǎn)占比率,用候選錨點(diǎn)總數(shù)占核心節(jié)點(diǎn)總數(shù)的比值來表示錨點(diǎn)占比率Υ2,即:
計(jì)算應(yīng)挑選錨點(diǎn)數(shù)量的估計(jì)值指標(biāo)獲得作為選定錨點(diǎn)的數(shù)量的最終指標(biāo),即:
其中β表示兩指標(biāo)所占權(quán)重,并經(jīng)過進(jìn)一步歸一化得到:
根據(jù)錨點(diǎn)數(shù)量指標(biāo)為每個(gè)網(wǎng)絡(luò)劃分對(duì)應(yīng)數(shù)量的最佳錨點(diǎn),并為網(wǎng)絡(luò)分配對(duì)應(yīng)數(shù)量的多媒體資源,將資源下發(fā)給網(wǎng)絡(luò)所對(duì)應(yīng)根據(jù)最佳錨點(diǎn)分配網(wǎng)絡(luò)資源的基站。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的社交網(wǎng)絡(luò)中錨定節(jié)點(diǎn)的自適應(yīng)選取和資源分配方法,其特征在于,根據(jù)找出候選錨點(diǎn)集L(G),并將其轉(zhuǎn)換成一個(gè)Onion Layers層級(jí)過程:
通過迭代方法,逐次迭代篩選出一些節(jié)點(diǎn)放入相應(yīng)層級(jí)中,每迭代一次層級(jí)號(hào)加1;
每次迭代從候選錨點(diǎn)集合L(G)中篩選出不滿足度數(shù)限制k的節(jié)點(diǎn)和GPS相似度小于閾值r的邊,將被篩選出的不滿足度數(shù)限制k的節(jié)點(diǎn),和刪去不滿足閾值r的邊后孤立出來的節(jié)點(diǎn),都放入對(duì)應(yīng)的層級(jí)上,并在集合L(G)中刪去,直到原始集合中的點(diǎn)全部是k-core中的點(diǎn)為止。
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