[发明专利]一种基于兴趣-相关度的移动P2P网络数据预取方法

摘要

本发明公开了一种基于兴趣‑相关度的移动P2P网络数据预取方法，该方法包括，步骤S100，为移动P2P网络中所有节点分配唯一的覆盖网标识；步骤S200，将网络节点按照节点物理位置聚集成簇，并在每个簇中选取一个超级节点；步骤S300，超级节点对簇内普通节点的历史访问记录进行统计和分析，根据用户访问兴趣‑相关度、支持度、置信度、数据大小以及路径长短等计算数据预取价值。步骤S400，由超级节点做出数据预取决策，将预取价值高的节点预取到簇内能力强的节点。本发明可以更有效的提高移动P2P网络缓存命中率，减少用户访问时延，提高网络服务质量。

主权项

1.一种基于兴趣‑相关度的移动P2P网络数据预取方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S100，为移动P2P网络中所有节点分配唯一的覆盖网标识；步骤S200，将网络节点按照节点物理位置聚集成簇，并在每个簇中选取一个超级节点；步骤S300，超级节点对簇内普通节点的历史访问记录进行统计和分析，根据用户访问兴趣‑相关度、支持度、置信度、数据大小以及路径长短计算数据预取价值；步骤S400，由超级节点做出数据预取决策，将预取价值高的数据预取到簇内能力强的节点；其中，步骤S300进一步包括：步骤S310，建立数据对象的兴趣‑相关度矩阵：n_ij表示网络中第i个簇中的第j个移动节点，则n_ij对第k个数据的兴趣度的计算公式为：对第i个簇中数据对象d_k与d_l的兴趣‑相关度R(d_k,d_l)定义为：其中，分别为第i个簇中所有节点对数据对象d_k和d_l的兴趣‑相关度的平均值，p_i为第i个簇内普通节点个数，s_i为第i个簇的超级节点；对于第i个簇中所访问的全部数据对象建立兴趣‑相关度矩阵，矩阵中第k行第l列的值代表数据对象d_k和d_l的兴趣‑相关度；步骤S320，建立访问跳转矩阵当一个节点一次访问结束后，对这一次被访问的数据对象进行统计，根据统计结果，建立访问跳转矩阵；访问跳转矩阵的建立方法具体为：超级节点统计簇内各节点的一次连续访问，不考虑具体由哪个节点发起的访问，只对簇内节点发起的访问的数据对象进行统计，对每一次访问结果以一个行向量的形式表示；其中，每一个行向量表示一次访问，每一个列向量表示访问的数据对象，若在某一次访问中访问了某一个数据对象，则对该数据对象所对应的列向量标记为1，否则，标记为0；步骤S330，计算支持度，具体计算公式为：其中，同时访问数据对象d_k和d_l的次数，可通过跳转矩阵获得；步骤S340，计算置信度，具体计算公式为：步骤S350，计算数据对象的预取价值,对于节点已经访问了数据对象d_k，则数据对象d_l的预取价值函数用以下公式计算：其中，R(d_k,d_l)为数据对象d_k和d_l的兴趣相‑关相度，Sup(d_k,d_l)、Con(d_k,d_l)分别为数据对象d_k和d_l的支持度和置信度，为数据对象d_l的大小，是源节点到数据对象d_l的路径长度，可以用跳数来度量；其中ω,ψ分别为全局影响因子，ω取值为(0,1)，ψ取值范围均为[0,1]。