一種基于多行為地點(diǎn)的機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)傳輸方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明提出了一種基于多行為地點(diǎn)的機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)傳輸方法，屬于機(jī)會(huì)網(wǎng)絡(luò)和社交 網(wǎng)絡(luò)的交叉領(lǐng)域。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，傳統(tǒng)的傳感器網(wǎng)絡(luò)存在一些不足：（1)需要人工預(yù)先部署大量的感知設(shè)備， 不僅價(jià)格昂貴，隨著規(guī)模的擴(kuò)大，系統(tǒng)的復(fù)雜性也急劇增加。（2)感知設(shè)備靜態(tài)部署，一般不 會(huì)密集部署，使得感知視角單一，無法全方位透徹感知對(duì)象。（3)根據(jù)節(jié)點(diǎn)ID來轉(zhuǎn)發(fā)數(shù)據(jù)， 不適合高度動(dòng)態(tài)移動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，也無法應(yīng)用于存在特定興趣偏好的網(wǎng)絡(luò)。
[0003] 隨著技術(shù)的發(fā)展，帶有豐富傳感器的移動(dòng)智能設(shè)備大量涌現(xiàn)，群智感知作為下一 代感知技術(shù)，已經(jīng)成為近幾年來的研宄熱點(diǎn)。智能手機(jī)作為移動(dòng)設(shè)備的主要產(chǎn)品，能夠真實(shí) 地反映出持有者的行為屬性，為群智感知技術(shù)帶來了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。遍布全球的高性能移動(dòng) 設(shè)備筑起了龐大的社會(huì)網(wǎng)絡(luò)，移動(dòng)用戶可以在社會(huì)網(wǎng)絡(luò)中獲取、分享數(shù)據(jù)，通過對(duì)數(shù)據(jù)的收 集、分析為用戶訂制私有化服務(wù)使得群智感知技術(shù)產(chǎn)生了良好的應(yīng)用價(jià)值。
[0004] 群智感知通過攜帶感知設(shè)備的個(gè)體通過移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)分享或獲取數(shù)據(jù)進(jìn)行有意識(shí)、 無意識(shí)地協(xié)作來完成復(fù)雜的社會(huì)感知任務(wù)。群智感知技術(shù)借助大量普及的移動(dòng)終端設(shè)備進(jìn) 行感知活動(dòng)，克服了感知設(shè)備昂貴的問題，利用人的移動(dòng)智慧可以進(jìn)行全方位地感知數(shù)據(jù)。 通過分析用戶的社會(huì)性，建立以用戶行為特征為指引的數(shù)據(jù)收集模式，提高了用戶參與度 和數(shù)據(jù)收集性能。
[0005] 數(shù)據(jù)收集作為群智感知的一大關(guān)鍵技術(shù)，基于社會(huì)行為分析的機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)收集成 為群智感知數(shù)據(jù)收集的主流方式。然而，機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)收集技術(shù)目前仍面臨一些技術(shù)難題： (1)移動(dòng)用戶所采用的嵌入式設(shè)備其計(jì)算、存儲(chǔ)能力以及電池能源存在局限性。（2)社會(huì)性 是群智感知區(qū)別于其他數(shù)據(jù)感知模式的首要特征，如何萃取人的社會(huì)屬性并量化為可計(jì)算 的單元是亟待解決的問題。（3)在一般的網(wǎng)絡(luò)條件下，感知節(jié)點(diǎn)僅在相遇時(shí)交互數(shù)據(jù)信息， 數(shù)據(jù)交換機(jī)會(huì)非常寶貴，降低時(shí)延、提高傳輸效率成為機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)收集中另一挑戰(zhàn)。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的是解決在群智感知應(yīng)用中如何將數(shù)據(jù)通過機(jī)會(huì)式轉(zhuǎn)發(fā)的方式精準(zhǔn) 發(fā)送至具有多行為屬性用戶群的問題。本發(fā)明通過根據(jù)用戶屬性刻畫BM25模型，計(jì)算出用 戶關(guān)于特定行為地點(diǎn)的相似度權(quán)值，并依據(jù)這些權(quán)值將數(shù)據(jù)發(fā)送至具有多行為屬性用戶， 優(yōu)化了數(shù)據(jù)發(fā)送過程中消息副本的數(shù)量，相對(duì)于其他同類的數(shù)據(jù)收集算法，該方法具有低 代價(jià)、高傳輸率特性。
[0007] 該發(fā)明針對(duì)已有群智感知應(yīng)用中的數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議只考慮單行為屬性的問題，利用 用戶行為的穩(wěn)定性，采用服務(wù)器/用戶模型，通過服務(wù)器萃取用戶行為屬性，并由BM25模型 刻畫用戶行為屬性，構(gòu)成用戶/行為地點(diǎn)聯(lián)合矩陣存儲(chǔ)于服務(wù)器當(dāng)中，服務(wù)器根據(jù)用戶上 傳的行為信息即時(shí)更新聯(lián)合矩陣，確保數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性、準(zhǔn)確性。每當(dāng)源用戶需要將信息發(fā)送 至目標(biāo)用戶時(shí)，源用戶需向服務(wù)器索取全局信息，并由源用戶機(jī)會(huì)式地發(fā)送數(shù)據(jù)，用戶數(shù)據(jù) 隱私得到保證。在數(shù)據(jù)發(fā)送階段采用階梯遞增與組播相結(jié)合的方式，有效降低了消息副本 數(shù)量，減少發(fā)送能耗。依據(jù)用戶之間關(guān)于行為地點(diǎn)的相關(guān)性權(quán)值的比較進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，提高 了數(shù)據(jù)傳輸成功率。
[0008] 本發(fā)明的技術(shù)解決方案是：
[0009] 本發(fā)明提供了一種基于多行為地點(diǎn)的機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)傳輸方法。構(gòu)建云服務(wù)器，通過 BM25刻畫用戶屬性形成用戶/行為地點(diǎn)聯(lián)合矩陣存儲(chǔ)于服務(wù)器。源用戶向服務(wù)器申請(qǐng)數(shù) 據(jù)，并根據(jù)用戶關(guān)于指定地點(diǎn)的相似度權(quán)值進(jìn)行機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)。
[0010] 名詞解釋：
[0011] 時(shí)間片tsij:用戶i在行為地點(diǎn)j所消耗的時(shí)間；
[0012] 用戶平均活動(dòng)時(shí)間片數(shù)utsi:用戶平均每天活動(dòng)時(shí)間片數(shù)量；
[0013] 所有用戶平均活動(dòng)時(shí)間片數(shù)avts:所有用戶平均每天活動(dòng)時(shí)間片數(shù)量；
[0014] 時(shí)長(zhǎng)調(diào)節(jié)屬性E:用于平衡所有用戶與單個(gè)用戶之間活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)；
[0015] 行為屬性BeAij:用戶i關(guān)于行為地點(diǎn)j的相關(guān)性；
[0016] 地點(diǎn)平衡屬性BAy用于平衡人流量較多與較少的活動(dòng)地點(diǎn)因子，反映人行為地點(diǎn) 在所有用戶中的分布情況；
[0017] 行為地點(diǎn)權(quán)值weightij:用戶i對(duì)行為地點(diǎn)j相關(guān)性權(quán)值；
[0018] 行為地點(diǎn)閥值thj:行為地點(diǎn)j邊界權(quán)值，用戶i行為地點(diǎn)權(quán)值weight^彡th」時(shí)， 認(rèn)為用戶i為行為地點(diǎn)j的興趣用戶。
[0019] 具體步驟：
[0020] 步驟1 :設(shè)用戶數(shù)量為n，地點(diǎn)數(shù)量為m，用戶iG{1，???，]!}在行為地點(diǎn)jG{1，… ，m}消耗的時(shí)間以時(shí)間片數(shù)量（timeslice)tSij度量。時(shí)間片的長(zhǎng)度（lengthoftime slice)固定為tl，若用戶i在行為地點(diǎn)j所消耗的總時(shí)間為凡』，則tSij=Tij/tl。tSij反 映行為地點(diǎn)j對(duì)用戶i的相關(guān)性，時(shí)間片數(shù)量越大，用戶對(duì)該地點(diǎn)越相關(guān)。每個(gè)用戶i定期 向服務(wù)器提交關(guān)于地點(diǎn)j所消耗的時(shí)間T#稱為行為地點(diǎn)注冊(cè)；
[0021] 步驟2 :服務(wù)器根據(jù)用戶i所提交的移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)用戶i對(duì)某行為地點(diǎn)的時(shí) 間片向量TSi=(tsn，tsi2，…tsim)，并將計(jì)算結(jié)果以用戶/行為地點(diǎn)聯(lián)合矩陣形式存儲(chǔ)于 服務(wù)器端。服務(wù)器每次接收到用戶i的軌跡數(shù)據(jù)時(shí)立即更新用戶/行為地點(diǎn)聯(lián)合矩陣中該 用戶對(duì)應(yīng)的信息，并將統(tǒng)計(jì)所得時(shí)間片向量TSi發(fā)送給用戶。其中用戶/行為地點(diǎn)聯(lián)合矩 陣形式如表1所示：
[0022] 表1 :用戶/行為地點(diǎn)聯(lián)合矩陣
[0023]

[0024]步驟3:源用戶s指定TBP = ((Pi, th!)，（p2, th2)，…，（ph, thh))，h彡m，其中Pj和 thj，j e {1，…，h}分別為行為地點(diǎn)和相應(yīng)的行為地點(diǎn)閥值；s發(fā)送行為地點(diǎn)向量P至服務(wù) 器；
[0025] 步驟4:服務(wù)器計(jì)算所有用戶平均活動(dòng)時(shí)間片數(shù)avts，并發(fā)送給源用戶s。其中用 戶平均活動(dòng)時(shí)間片數(shù)avts的計(jì)算方法為：
[0026]
(1)
[0027] 步驟5:服務(wù)器根據(jù)用戶/行為地點(diǎn)聯(lián)合矩陣計(jì)算地點(diǎn)平衡屬性向量BA(其中BA 向量為源用戶指定的所有行為地點(diǎn)對(duì)應(yīng)的地點(diǎn)平衡屬性BA」集合），并發(fā)送至源用戶s。其 中，地點(diǎn)平衡屬性BA#勺計(jì)算方法為：
[0028]
(2)
[0029]pVj為行為地點(diǎn)j平均每天訪問的總?cè)藬?shù)（人流量），即聯(lián)合矩陣中第j列不為0 的個(gè)數(shù)。BAJ乍為全局因子，考慮的是行為地點(diǎn)j的相對(duì)重要性。根據(jù)公式（2)可知，給定區(qū) 域人員總數(shù)，越多人到達(dá)過此地點(diǎn)，那么平衡因子的值就會(huì)越小。平衡因子反映的是興趣地 點(diǎn)在所有人員中的分布情況，以此平衡人流量較少但卻重要的行為地點(diǎn)的最終行為權(quán)值。
[0030] 步驟6:源用戶s將用戶平均活動(dòng)時(shí)間片數(shù)avts以及地點(diǎn)平衡屬性向量BA，發(fā)送 給每個(gè)相遇用戶r，計(jì)算各自關(guān)于地點(diǎn)jG{]_，???，h}的權(quán)值weightsjPweighty行為地 點(diǎn)權(quán)值計(jì)算方法如下：
[0031] 計(jì)算出活動(dòng)時(shí)長(zhǎng)調(diào)節(jié)屬性Ei:
[0032]
⑴
[0033] 其中此士表示用戶i每天所消耗活動(dòng)時(shí)間片總數(shù)，。時(shí)長(zhǎng)調(diào)節(jié)屬性 .7=1 代表用戶i對(duì)時(shí)間片總數(shù)的考慮。ki，b均為經(jīng)驗(yàn)參數(shù)。b用于調(diào)節(jié)用戶i時(shí)間片比例，取 值范圍為[0,1]。當(dāng)b取值為0時(shí)表示公式中不使用時(shí)間片比例，當(dāng)b取值為1時(shí)將使用完 I；fq 整的時(shí)間片比例
[0034] 計(jì)算行為因子BA:
[0035]
(4)
[0036] Be'表示用戶i對(duì)行為地點(diǎn)j的相關(guān)程度，其值越高，說明用戶i對(duì)地點(diǎn)j越相 關(guān)。
[0037] 用戶i對(duì)于行為地點(diǎn)j的權(quán)值的計(jì)算方法為：
[0038]weightij=BeA?BAj(5)
[0039] 步驟：7 :進(jìn)入初始化線路階段，如果weightn_^：weightsj，設(shè)該用戶為r」，則源用 戶將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)給否則不轉(zhuǎn)發(fā)；
[0040] 步驟8 :重復(fù)步驟：6-步驟7,直到所有h個(gè)行為地點(diǎn)都尋找到所有相應(yīng)的所有 rj;
[0041] 步驟9 :源用戶s刪除自身保存的數(shù)據(jù)，此時(shí)源用戶初始化了h條遞增路線；
[0042] 步驟：10:每條線路上的用戶r」詢問相遇用戶q關(guān)于行為地點(diǎn)j的權(quán)值Weight心
[0043] 步驟11:進(jìn)入梯度遞增階段，如果weighty彡weightn.，則r」將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)至q，rj 刪除數(shù)據(jù)；否則不轉(zhuǎn)發(fā)；
[0044] 步驟：12:重復(fù)步驟10-步驟11，直到weighty彡thj;
[0045] 步驟：13:進(jìn)入組播階段，在數(shù)據(jù)生存期內(nèi)，對(duì)于任意用戶q滿足weightqj>thj， 若遇見任意用戶t滿浞
則用戶q將數(shù)據(jù)復(fù)制到用戶t，結(jié)束。
[0046] 有益效果
[0047] 本發(fā)明解決了群智感知應(yīng)用中關(guān)于多行為地點(diǎn)機(jī)會(huì)式數(shù)據(jù)傳輸問題。經(jīng)在ONE平 臺(tái)仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果驗(yàn)證知，相對(duì)于傳統(tǒng)的單行為地點(diǎn)機(jī)會(huì)式傳輸方案有以下顯著的優(yōu)點(diǎn)：[0048] 1.通過對(duì)用戶的多行為屬性刻畫，使用權(quán)值作為多行為地點(diǎn)的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)依據(jù)，能 夠有效地將數(shù)據(jù)傳輸?shù)骄哂卸嘈袨閷傩缘挠脩羧褐?，提高了傳輸率以及?shù)據(jù)發(fā)送的準(zhǔn)確 率。
[0049] 2.數(shù)據(jù)收集過程中采用了梯度遞增以及組播相結(jié)合的數(shù)據(jù)傳輸方式，有效降低了 轉(zhuǎn)發(fā)過程中數(shù)據(jù)副本數(shù)量，降低了傳輸