[发明专利]基于D2D和业务卸载的内容分发方法

权利要求书

1.一种基于终端到终端D2D和业务卸载的内容分发方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)构建流行内容集合：

(1a)按照下式，计算内容流行度的判定门限：

其中，ε表示内容流行度的判定门限，N表示内容集合中内容的总数，∑表示求和操作，t表示内容序号，∈表示属于符号，{U}表示内容集合，k_t表示内容集合中的第t个内容被基站服务区中用户访问的频率，y表示基站服务区中的用户总数；

(1b)将每个内容被基站服务区中用户访问频率小于判定门限ε的内容作为非流行内容，从内容集合中删除，将删除非流行内容后的内容集合作为流行内容集合；

(2)构建用户偏好向量：

(2a)将流行内容集合中设置的相同内容类型标签的每个内容，作为一个簇，获得Y个不同类型的流行内容簇；

(2b)从基站服务区中的用户中任意选取一个用户，将所选取用户访问每个流行内容簇中的每个内容的频率进行求和操作，得到用户访问频率，将流行内容簇的类型标签与用户访问频率组成用户偏好向量；

(2c)判断是否选取完基站服务区中的所有用户，若是，获得所有用户偏好向量，执行步骤(3)，否则，执行步骤(2b)；

(3)构建用户簇偏好向量：

(3a)通过在分布式大数据处理平台Hadoop中运行K-均值聚类算法，对基站服务区中的所有用户的偏好向量进行聚类操作，得到与不同偏好类别对应的用户簇；

(3b)任意选取一个用户簇，分别将所选取用户簇中的每个用户对于任意一个流行内容簇的访问频率进行求和操作，得到用户簇访问频率，将流行内容簇的类型标签和用户簇访问频率组成键值对，由键值对组成用户簇偏好向量；

(3c)将初始用户簇偏好向量中的键值对按照用户簇访问内容簇的频率从大到小排列，获得用户簇偏好向量；

(3d)判断是否选取完基站服务区中的所有用户簇，若是，获得所有用户簇偏好向量，执行步骤(4)，否则，执行步骤(3b)；

(4)任意选取一个用户簇；

(5)构建卸载率与能耗的折中模型：

(5a)将所选取用户簇的偏好向量中排序为第1的键值对所对应的流行内容簇，作为待分发内容簇；

(5b)按照下式，分别计算待分发内容簇中每个内容被所选取用户簇中的用户访问的概率：

其中，p_j表示所选取用户簇中的用户对于待分发内容簇中第j个内容的访问概率，f_j表示所选取用户簇访问待分发内容簇中第j个内容的频率，F表示所选取用户簇访问待分发内容簇的频率；

(5c)按照下式，计算基站服务区中用户的密度：

其中，λ表示基站服务区中用户的密度，π表示圆周率，R表示基站服务半径；

(5d)按照下式，计算所选取用户簇中用户的偏好相似度：

其中，α表示所选取用户簇中用户的偏好相似度，e表示以自然常数e为底的指数操作，表示所选取用户簇中用户访问频率的标准差，σ表示所选取用户簇中用户访问频率的平均值；

(5e)按照下式，构建卸载率与能耗的折中模型：

其中，min表示求函数最小值操作，g(d_j)表示解为d_j的函数，d_j表示将内容簇中第j个内容发送给用户簇中的用户数占用户簇中用户数的比例，|表示集合定义符号，∩表示取交集操作，C表示待分发内容簇，H表示所选取用户簇的用户总数，S_j表示待分发内容簇中第j个内容占用终端设备集合中所有终端设备的存储空间大小，终端设备集合由用户簇中每个用户拥有的具备存储能力的终端设备组成，M表示用户簇的终端设备集合中所有终端设备的存储空间大小，r表示终端到终端D2D通信半径，x表示所选取用户簇中的第x个用户，L表示所选取的用户簇，η表示基站功率放大器效率，p_t表示基站传输功率，p_c表示基站环路功率损耗，W表示信道带宽，log₂表示以2为底的对数操作，γ_x表示用户簇中第x个用户的信干噪比；

(6)分发流行内容：

(6a)利用下述多目标优化方法，得到折衷解；

第一步，利用功效系数法，将卸载率和能耗的折中模型转化为对该模型中d_j有约束的单目标优化问题；

第二步，利用拉格朗日乘子法，求解有约束条件的单目标优化问题，得到卸载率与能耗折中模型中d_j的折中解

(6b)基站将待分发内容簇中的第j个内容同时分发给用户簇中个用户，其中，H表示用户簇中的用户数目；

(6c)用户簇中的用户将接收到的内容存储在其终端设备中；

(7)按照下式，计算终端设备集合中所有终端设备的剩余存储空间大小：

其中，B表示终端设备集合中所有终端设备剩余存储空间的大小；

(8)判断剩余存储空间大小是否大于0，若是，则执行步骤(9)，否则，执行步骤(10)；

(9)选择待分发内容簇：

按照用户簇偏好向量中键值对的排序，依次将键值对所对应的流行内容簇作为待分发内容簇后执行步骤(5)；

(10)判断是否完成所有用户簇的内容分发，若是，则执行步骤(11)，否则，执行步骤(4)；

(11)完成了对所有用户的内容分发。

2.根据权利要求1中所述的基于终端到终端D2D和业务卸载的内容分发方法，其特征在于，步骤(3a)中所述在分布式大数据处理平台Hadoop中运行K-均值聚类算法的步骤如下：

第一步，将所有用户偏好向量组成用户偏好向量集合；

第二步，从用户偏好向量集合中随机选取K个用户偏好向量分布作为K个类的初始中心；

第三步，利用切片split过程，对用户偏好向量集合中的所有用户偏好向量进行分组；

第四步，利用映射map过程，按照切片split过程分组的结果，计算用户偏好向量集合中每个用户偏好向量分别到K个初始中心的中心距离，根据最小中心距离原则，形成K个聚类，同时确定K个聚类的用户中心；

第五步，利用洗牌shuffle过程，对K个聚类进行洗牌归类；

第六步，利用规约reduce过程，重新计算洗牌归类后K个聚类的聚类中心；

第七步，判断重新计算得到的聚类中心与其对应的用户中心是否相等，若是，完成聚类操作，否则，执行第四步。