[发明专利]基于内容发布订阅的组合匹配系统与方法

说明书

本发明提供了一种基于内容发布订阅的组合匹配系统与方法，包括：训练器：将历史匹配记录作为训练集训练预测模型并保存到决策器中；决策器：根据训练后的预测模型，预测每个事件采用不同匹配算法的匹配时间，并选择匹配时间最小的算法执行事件匹配；算法库：由多个行为互补的匹配算法组成；在订阅插入时，向算法库中所有算法维护的对应数据结构中插入该订阅，在事件匹配时，决策器接受事件输入并调用训练器的预测模型，根据预测结果选择最优匹配算法，匹配结束后将事件与实际匹配时间作为一组训练数据加入训练器的训练集中。本发明组合匹配方法不仅稳定了匹配性能，还显著提高了匹配速度。

技术领域

本发明涉及数据分发技术领域，具体地，涉及一种基于内容发布订阅的组合匹配系统与方法。

背景技术

我们生活的世界每天产生海量数据，迫切需要一种高效的方法实现数据从生产者(发布者)向消费者(订阅者)的快速分发。例如，智能交通系统利用大量设备(例如路边摄像头和智能手机)来收集数据。这些设备以事件(也称为消息)的形式发布数据，事件中包括时间、位置和交通状况等属性，而驾驶员可以根据自己的需求订阅特定路线的交通拥堵和事故消息。另一个典型示例是股票市场数据分发。证券交易所发布实时股票报价，而投资者根据其投资策略订阅相关的股票报价，例如，在某个股票价格低于或高于阈值时买入或售出该股票。

发布/订阅系统已被广泛用作松散耦合的通信范例，用于实现快速的数据分发。在这种范例中，发布者将由多个属性值对组成的事件发送到发布/订阅中间件。中间件由多个服务器(也称为代理)组成，负责将事件转发给所有对事件感兴趣的订阅者。在基于内容的发布/订阅系统，订阅者可以通过在事件的属性上定义谓词来表达细粒度的基于内容的订阅条件。当发布/订阅中间件中某个服务器接收到事件时，将事件与订阅集合进行匹配，并根据匹配结果将事件发送给相应的订阅者。当订阅数量很大且事件产生频率很高时，事件匹配是基于内容的发布/订阅系统的潜在性能瓶颈。

为了提高匹配性能，研究人员提出了很多高效的匹配算法。这些算法利用不同的数据结构(例如树，表和布隆过滤器)来索引订阅，以提高事件的匹配速度。但是，大多数匹配算法的性能受订阅匹配概率影响。具体来说，给定一个订阅集合，事件的匹配时间会随与事件相匹配的订阅数量的不同而产生较大变化。其中，有些算法的匹配时间与匹配订阅的数量之间满足对数关系，而另一些算法的匹配时间和匹配订阅数量之间呈线性关系。

因此，即使当前存在一些高效的匹配算法，在基于内容的发布/订阅系统中实现快速和稳定的数据分发仍然具有一定的挑战。存在性能波动的匹配算法的一个显著缺点是，对于不同的事件，如果它们的匹配订阅数量不同，则它们的匹配时间波动较大，从而无法保证稳定的事件传输时延。由于事件匹配是数据分发中间件实现事件转发需要执行的关键操作，因此其性能对于确保快速稳定的事件分发服务至关重要。

专利文献CN101848236A(申请号：201010163628.5)公开了一种具有分布式网络架构的实时数据分发系统及其工作方法,该系统在因特网和移动网中采用发布/订阅通信机制传递信息,系统包括:完成主题存储及主题匹配等操作的服务器子系统,完成从终端接收主题、向订阅者转发匹配事件、提交发布/订阅主题等操作的代理子系统,完成用户发布/订阅信息的终端子系统,以及存储发布/订阅消息及系统信息的分布式数据库。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于内容发布订阅的组合匹配系统与方法。

根据本发明提供的基于内容发布订阅的组合匹配系统，包括：

训练器：将历史匹配记录作为训练集训练预测模型并保存到决策器中；

决策器：根据训练后的预测模型，预测每个事件采用不同匹配算法的匹配时间，并选择匹配时间最小的算法执行事件匹配；

算法库：由多个行为互补的匹配算法组成；