[發明專利]異構無線網絡中基于個性化消費偏好的垂直切換系統

有效

• 申請號: 202011438603.1
• 申請日: 2020-12-10
• 公開（公告）號: CN112672366B
• 公開（公告）日: 2022-10-18
• 發明（設計）人: 馬彬;奚盼
• 申請（專利權）人: 重慶郵電大學
• 主分類號: H04W24/02
• 分類號: H04W24/02
• 代理公司: 重慶市恒信知識產權代理有限公司 50102
• 代理人: 陳棟梁

1.一種異構無線網絡中基于個性化消費偏好的垂直切換系統，其特征在于，包括：預處理模塊、數據挖掘模塊及判別選擇模塊，其中，預處理模塊用于結合當前業務進行閾值判斷和參數處理，篩選得到滿足業務基本需求的網絡的服務質量評價值x₁、性價比x₂、價格效用值x₃；

數據挖掘模塊，用于通過網絡端的數據挖掘模塊獲得定義的個性化消費偏好權重，分別為追求極致性能的偏好程度α、追求較高性價比的偏好程度β、價格敏感型的偏好程度γ；

判別選擇模塊，用于結合預處理模塊獲得的服務質量評價值x₁、性價比x₂、價格效用值x₃和數據挖掘模塊獲得的個性化消費偏好權重，構建效用函數并判決選出目標網絡；

所述預處理模塊結合當前業務進行閾值判斷和參數處理，篩選得到滿足業務基本需求的網絡的服務質量評價值x₁、性價比x₂、價格效用值x₃，具體包括以下步驟：

步驟201、對檢測到的網絡參數進行閾值判斷并做歸一化處理，其中需要閾值判斷的參數為RSS(Q₁)、帶寬(Q₂)、時延(Q₃)、抖動(Q₄)、丟包率(Q₅)這5個參數，得不同業務類型的RSS、帶寬、時延、抖動、丟包率的最小閾值，分別表示為其中i代表不同參數，取值為1,2,3,4,5；k為業務類型，當前為實時業務k＝0，否則k＝1；判斷條件滿足并且關系表示為：

Q_n表示檢測到的參數值,其中n取值為1,2,3,4,5；

閾值篩選得到候選網絡之后，需要歸一化處理的參數為帶寬、時延、抖動、丟包率和價格，無線網絡參數分為效益型和成本型；

步驟202、采用當前業務的層次分析法AHP計算得到網絡的服務質量評價值(x₁)、性價比(x₂)、價格效用值(x₃)，用于構成自定義效用函數；

性價比是服務質量評價值與價格的比值；

所述步驟201中，效益型參數、成本型參數這兩類參數歸一化處理如下：

效益型參數：

成本型參數：

其中，表示用戶在k業務下第i個網絡的j參數值，為k業務中j參數最大值，而為k業務中j參數最小值，表示歸一化后的值；

所述網絡的服務質量評價值由結合了當前業務的層次分析法AHP計算得到，其步驟簡化如下：

①構建層次模型：最上層為目標層，中間為準則層，最下為網絡選擇層；

②構建判斷矩陣：RSS只負責閾值篩選，在剩下參數中根據對目標的重要程度，選擇帶寬、時延、抖動、丟包率構建判斷矩陣其中表示第j₁個參數與第j₂個參數的比值，并且

③計算權重向量：由如下公式可獲得判斷矩陣A的最大特征根λ_max所對應的特征向量

④一致性檢驗：由如下公式檢驗得到的權重是否分配合理：

CR＝CI/RI (5)

其中，CR為一致性比率，CI為一致性指標，RI為隨機一致性指標，當CR＜0.1時，則認為矩陣A有滿意的一致性，可用對應的特征向量作為權重，否則要重新構造判斷矩陣A，直到通過一致性檢驗為止；

⑤構建評價矩陣并結合權重計算網絡服務質量評價值，其公式如下：

X＝P·(W₁^k)^T＝(x₁)_m×1 (7)

其中，假設有m個候選網絡，P為評價矩陣，表示第m個網絡的第4個參數歸一化后的值，X為網絡服務質量評價值向量，其由m個網絡服務質量評價值x₁組成；

所述性價比是服務質量評價值與價格的比值，

由如下公式得到：

其中，表示同比例縮小的網絡費用，由上述公式(3)得到，p₂為性價比，但其取值范圍與歸一化的網絡服務質量評價值和價格不統一，遂進行歸一化后得到x₂；價格效用值是對價格參數進行成本型歸一化后得到的值，由公式(3)得到，記為x₃；所述數據挖掘模塊，用于通過網絡端的數據挖掘模塊獲得定義的個性化消費偏好權重，分別為追求極致性能的偏好程度α、追求較高性價比的偏好程度β、價格敏感型的偏好程度γ，具體包括：

步驟301、把用戶的個性化消費偏好視作一個整體記為1，這個整體由以上三類消費偏好構成，其關系可抽象為以下公式：

α+β+γ＝1 (10)

其中，α表示追求極致網絡性能的偏好程度，β表示追求較高網絡性價比的偏好程度，γ表示網絡價格敏感的偏好程度，且α∈[0,1]，β∈[0,1]，γ∈[0,1]；

步驟302、1)假設最近過去的K天內，終端不斷收集用戶檢測到的候選網絡和切換歷史信息，如果只檢測未切換，則視為與本次挖掘無關的噪聲，清除即可；假設在最近的K天內，用戶總共完成z次切換，則定義集合B＝{b_u|u＝1,2,...,z}表示用戶切換的次序；定義集合C＝{N_c|c＝1,2,...,m}表示用戶在某次判決中所檢測到的所有候選網絡，定義集合D＝{d_t|t＝1,2,...,h}表示某個網絡的具體屬性參數；由此可構建矩陣Y表示用戶所有切換次序里，在所檢測到的候選網絡中所選擇切換的網絡，其中Y_uc表示用戶在第u次判決中所選擇切換的網絡c；

2)通過熵值法構造客觀網絡性能評分值；

步驟303、做好以上準備工作后，構造決策樹模型，以便得到符合定義的用戶個性化消費偏好權重，決策樹模型用于反映過去的某一次判決切換中，用戶個性化消費偏好中的某一類偏好的一次潛在偏好，當用戶做了z次切換后，便可得到該用戶在最近的K天內的消費偏好權重；

步驟304、根結點中，集合E是終端判決時檢測到的網絡集合C，經過客觀網絡性能評分值s_c降序后的集合，是客觀網絡性能評分值閾值，其作用是在集合E中，選取評分值在這個閾值之上的網絡，并令這些網絡組成葉子結點，得到新的集合I，集合I表示本次判決中，極致性能的網絡集合；若用戶在本次判決中，選擇了I集合中的網絡切換，則認為用戶本次切換，具有追求極致網絡性能的潛在偏好，則變量v自增1，其中變量v表示用戶追求極致網絡性能的潛在偏好次數；

內部節點中，集合M是指集合E中不滿足閾值的剩余網絡，并按照價格降序后的集合；為網絡價格閾值，其作用是在集合M中選取價格小于等于的網絡，組成新的葉子結點，得到集合L；集合L表示低價格的網絡集合；若用戶判決中，選擇了L集合中的網絡來切換，則認為用戶的本次切換具有網絡價格敏感的潛在偏好，則變量p自增1，其中變量p表示用戶對網絡價格敏感的潛在偏好次數；

經過根結點和內部結點判斷后，分別得到葉子結點I集合和L集合，以及追求極致網絡性能潛在偏好次數v和價格敏感的潛在偏好次數p，所以根據集合運算，可得到葉子結點J集合；J集合表示在極致網絡性能和價格敏感之間的折中選擇的網絡集合，若用戶在判決中，選擇該集合中的網絡來切換，則認為用戶該切換具有追求較高網絡性價比的潛在偏好；變量q代表用戶追求較高網絡性價比的潛在偏好次數；

以上是對用戶切換歷史數據中一次判決的決策樹模型分析過程，得到了用戶個性化消費偏好的其中一類的一次潛在偏好，當用戶做了z次切換后，便得到了該用戶的所有潛在消費偏好次數，即v、p、q，再根據他們與總切換次數z的關系，可得到用戶個性化消費偏好權重；

所述步驟302構造客觀網絡性能評分值時，選取時延、抖動、帶寬、丟包率4個參數作為判決依據，假設某次判決中，g_wt表示網絡w的t參數的測量值，采用歸一化處理得到處理值G_ct，由此，可構建某次判決時的評價矩陣H為

熵值法計算客觀網絡性能評分值步驟簡化如下：

①對矩陣H中每個參數計算信息熵；

其中，k＝1/ln(m)，p_ct表示t參數下第c個樣本值占該參數的比重；

②計算信息熵冗余度r_t；

r_t＝1-e_t (14)

③計算參數權重w_t；

④計算客觀網絡性能評分值s_c；

所述判別選擇模塊結合預處理模塊中獲得的網絡參數x₁、x₂、x₃與數據挖掘模塊中獲得的用戶個性化消費偏好分布α、β、γ，可構造自定義效用函數，其公式為

y＝αx₁+βx₂+γx₃ (17)

其中y為用戶對于候選網絡的綜合效用值，其綜合考慮了個性化消費偏好中三類偏好的分布情況，若在判決時，用戶對m個候選網絡的綜合效用值集合為T＝{y_i|i＝1,2,...,m}，選擇綜合效用值最大的網絡為該用戶的目標網絡，即

R＝max{T} (18)。