CN102571839B - 基于用户社会属性的p2p内容分发方法及*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于用户社会属性的P2P内容分发网络，包括中心服务器、边缘服务器以及以对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；所述中心服务器用于获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理。本发明同时公开了一种基于用户社会属性的P2P内容分发方法。本发明提升了内容分发效率。

Description

基于用户社会属性的P2P内容分发方法及***

技术领域

本发明涉及内容分发技术，尤其涉及一种基于用户社会属性的P2P(Peer toPeer)内容分发方法及***。

背景技术

图1为P2P及CDN结合的***的结构示意图，如图1所示，***中包括中心服务器、边缘服务器，其中，中心服务器和边缘服务器相互连接形成内容分发网络，P2P节点相互之间通过相互连接形成多个P2P子网，每个子网通过多个节点与一个边缘服务器相连。中心服务器和边缘服务器之间通过高速或专用网络连接起来，以实现高速的内容传输，同时，它们也通过Internet连接为客户端提供内容服务。客户端通过Internet与中心服务器、边缘服务器及其他客户端交互。

虽然图1所示的网络结构实现了P2P及CDN的融合，但由于基于P2P模式的用户加入及退出的随意性，会导致边缘服务器接入用户数量的极不均衡，有些边缘服务器由于用户过多而导致网络拥塞，而有些边缘服务器却有大量的带宽闲置。不仅如此，用户进行内容下载时，也存在因内容分布不均而导致下载速度较低的情况，例如，当大多数用户感兴趣的内容仅分布于某几个边缘服务器时，势必会导致边缘服务器之间到某几个边缘服务器上下载相关文件，从而导致边缘服务器之间的下载效率降低，而从其他边缘服务器上下载内容再分发给与自身连接的用户，显然会导致用户下载速度的降低。另外，现有的P2P及CDN的融合网络中，由于网络管理功能基本集中于中心服务器上，虽然能实现对边缘服务器整体管理的优化，但这无疑增加了中心服务器的内容管理及网络管理负荷，导致内容下载的效率低下。

发明内容

有鉴于此，本发明的主要目的在于提供一种基于用户社会属性的P2P内容分发方法及***，能迅捷地实现内容的分发，并通过将发布内预先发布到边缘服务器以及对用户节点进行分组等，提升了内容分发效率。

为达到上述目的，本发明的技术方案是这样实现的：

一种基于用户社会属性的P2P内容分发网络，包括中心服务器、边缘服务器以及以对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；其中，所述中心服务器用于获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理；其中，用户社会属性包括用户的身份、职业、喜好信息；所述中心服务器还用于存储用户的身份、职业、喜好的注册信息；并根据用户对文件的需求以及需求程度，确定用户的喜好、用户身份及其变化、用户的职业及其变化，将需求以及需求长度相近的用户互设为邻居节点；确定文件被下载的需求超出设定阈值时，将相应文件推荐到需求量大的边缘服务器或推荐到所有未存储相应文件的边缘服务器；

所述边缘服务器用于负责用户节点的加入、离开P2P子网的处理，并在接收到用户的文件下载请求后，向与该边缘服务器连接的P2P子网中用户发送文件查询请求，在获取具有查询文件的响应后，为请求文件下载的用户提供文件分发服务；以及，在该边缘服务器上无所请求文件以及与该边缘服务器连接的P2P子网中所有用户也无所请求文件时，向其他边缘服务器发送文件下载请求，从其他边缘服务器下载文件并存储；在接收到其他边缘服务器的文件下载请求时，为请求文件下载的边缘服务器提供文件分发服务；用于负责维护该边缘服务器文件列表，添加新文件以及删除文件；负责选择预存的文件列表，并选择合适的时机，从其他边缘服务器获取需要预存的文件；以及，从所述中心服务器获取用户对文件需求的进化信息，对自身存储文件进行调整；

所述用户终端用于提供与用户的交互环境，用户通过交互环境进行文件信息浏览、文件搜索、文件上传、文件下载和文件评分操作；以及提供获取用户行为和跟踪用户行为的上下文感知环境；用于收集和维护节点数据，所述节点数据包括文件命中效果矩阵数据和局部相似性数据；以及，在作为用户节点加入P2P子网时根据网络配置维护自身的邻居节点；以及在邻居节点离开P2P子网时自动更新邻居节点列表。

优选地，所述中心服务器进一步包括节点行为信息获取单元、数据处理单元和***管理单元，其中；所述节点行为信息获取单元进一步包括：

交互行为获取子单元，用于负责在用户节点交互行为发生时，获取所产生的各用户节点的交互行为；其中，所获取的节点交互行为至少包括浏览、搜索、下载、上传和评分；

交互行为跟踪子单元，用于负责对所获取到的每个用户节点交互行为进行跟踪，获得与该交互行为相关的信息；

交互行为分析子单元，用于利用交互行为获取子单元以及交互行为跟踪子单元各自所获取的信息，分析用户节点的交互行为反映出的用户节点对文件的需求及需求程度；

所述数据处理单元进一步包括：

需求相似性计算子单元，用于利用所述节点行为信息获取单元所获取的用户节点的需求及需求程度信息，计算节点之间内容的需求相似性；以及，根据用户节点和边缘服务器的需求，计算节点组织间的相似性，并发送到相应的节点或边缘服务器；

需求预测计算子单元，用于根据用户节点之间内容的相似性数据，预测用户节点和用户节点组的文件需求，将对用户节点的文件需求预测，推荐给用户节点，将对节点组的文件需求预测发送给相应的边缘服务器，为边缘服务器的文件准备提供依据；

进化处理子单元，用于按时段更新需求相似性数据和需求预测数据，并将相应的需求文件发送给相应的节点和边缘服务器。

优选地，所述需求相似性计算子单元计算节点之间内容的需求相似性，具体为，

令C＝(c₁,c₂,...c_n)表示内容c_i的集合，P＝(p₁,p₂,...p_m)表示节点p_i的集合，用r_i,j表示节点p_i对内容c_j的需求程度，r_i,j∈(1,2,...k)具有k个不同级别的需求程度，则节点之间内容需求的相似性由下式计算：

$\mathrm{sim}(p_a,p_b)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{r}_{a,i}{r}_{b,c}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{\left(r_{a,c}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{\left(r_{b,c}\right)}^2}}$

其中，sim(p_a,p_b)表示节点p_a和p_b之间的需求相似性，C_ab是节点p_a和p_b表现出需求的内容集合的交集；

所述需求相似性计算子单元计算节点组织间的相似性具体为，以p_xy表示节点p_x和节点p_y的全局相似性或局部相似性，|sub(P)_i|表示节点分组sub(P)_i中节点的个数，d(sub(P)_i,sub(P)_j)表示两个分组之间的相似程度，其计算公式如下：

$d(\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i,\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j)=\frac{\underset{p_x\∈\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i}{\mathrm{\Σ}}\underset{p_y\∈\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{xy}}}{\left|\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i\right|\×\left|\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j\right|}$

优选地，所述需求预测计算子单元根据用户节点之间内容的相似性数据，预测用户节点和用户节点组的文件需求，具体为，

$\mathrm{dpredicton}\left(c\right)=\underset{p_i\∈\mathrm{sub}\left(P\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,c}\×\mathrm{sim}{(p_i,p_j)}_{{\mathrm{tz}}_h}}{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{sim}{(p_i,p_j)}_{{\mathrm{tz}}_h}}$

其中，sub(P)表示某个子网包含的节点的集合，dprediction(c)是节点对内容c的需求程度，P(c)是所有对内容c有需求的节点集合。

优选地，所述用户节点申请加入网络时，由所述中心服务器根据当前节点与各边缘服务器加入后的相似性计算结果为用户节点分配边缘服务器；当用户节点拟加入某边缘服务器后导致该自治域的整体相似性计算结果小于设定阈值时，不允许该用户节点加入，所述中心服务器为所述用户节点重新分配边缘服务器；所述用户节点不能加入任何边缘服务器时，则整体调低整体相似性阈值，再重新确定所述用户节点能加入的边缘服务器，其中，整体相似性阈值的浮动不超出设定区间。

优选地，所述中心服务器向所述边缘服务器周期性地发送探测消息，检测所述边缘服务器是否在线；所述边缘服务器周期性地向P2P子网中用户节点发送探测消息，检测所述用户节点是否在线；

所述边缘服务器向P2P子网中用户节点或其他边缘服务器发送文件查询请求后，规定时间内返回的确认消息为有效消息，否则查询失败。

一种基于用户社会属性的P2P内容分发方法，应用于P2P内容分发网络中，所述P2P内容分发网络包括中心服务器、边缘服务器以及以对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；所述方法还包括：

用户节点加入P2P子网的请求后通知所述中心服务器，所述中心服务器获取所述用户节点的注册信息，根据用户节点的注册信息计算所述用户节点加入各边缘服务器后的相似性计算结果，并使用户节点加入到相似性最大的结果对应的边缘服务器；

用户节点向边缘服务器发送文件下载请求后，所述边缘服务器向与该边缘服务器连接的P2P子网中用户发送文件查询请求，在获取具有查询文件的响应后，为请求文件下载的用户提供文件分发服务，并且，在该边缘服务器上无所请求文件以及与该边缘服务器连接的P2P子网中所有用户也无所请求文件时，向其他边缘服务器发送文件下载请求，从其他边缘服务器下载文件并存储；

所述边缘服务器接收到其他边缘服务器的文件下载请求时，为请求文件下载的边缘服务器提供文件分发服务；

所述中心服务器获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理；其中，用户社会属性包括用户的身份、职业、喜好信息；所述中心服务器还用于存储用户的身份、职业、喜好的注册信息；并根据用户对文件的需求以及需求程度，确定用户的喜好、用户身份及其变化、用户的职业及其变化，将需求以及需求长度相近的用户互设为邻居节点；确定文件被下载的需求超出设定阈值时，将相应文件推荐到需求量大的边缘服务器或推荐到所有未存储相应文件的边缘服务器；接收到推荐的边缘服务器从其他边缘服务器获取需要预存的文件并存储；所述中心服务器进一步计算出用户对文件需求的进化信息，并通知相关的边缘服务器，边缘服务器根据所述中心服务器所通知的进化信息对自身存储文件进行调整。

优选地，所述计算节点之间内容的需求相似性，具体为，

令C＝(c₁,c₂,...c_n)表示内容c_i的集合，P＝(p₁,p₂,...p_m)表示节点p_i的集合，用r_i,j表示节点p_i对内容c_j的需求程度，r_i,j∈(1,2,...k)具有k个不同级别的需求程度，则节点之间内容需求的相似性由下式计算：

$\mathrm{sim}(p_a,p_b)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{r}_{a,i}{r}_{b,c}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{\left(r_{a,c}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{\left(r_{b,c}\right)}^2}}$

其中，sim(p_a,p_b)表示节点p_a和p_b之间的需求相似性，C_ab是节点p_a和p_b表现出需求的内容集合的交集；

所述计算节点组织间的相似性具体为，以p_xy表示节点p_x和节点p_y的全局相似性或局部相似性，|sub(P)_i|表示节点分组sub(P)_i中节点的个数，d(sub(P)_i,sub(P)_j)表示两个分组之间的相似程度，其计算公式如下：

$d(\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i,\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j)=\frac{\underset{p_x\∈\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i}{\mathrm{\Σ}}\underset{p_y\∈\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{xy}}}{\left|\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i\right|\×\left|\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j\right|}$

优选地，所述根据用户节点之间内容的相似性数据，预测用户节点和用户节点组的文件需求，具体为：

$\mathrm{dpredicton}\left(c\right)=\underset{p_i\∈\mathrm{sub}\left(P\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,c}\×\mathrm{sim}{(p_i,p_j)}_{{\mathrm{tz}}_h}}{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{sim}{(p_i,p_j)}_{{\mathrm{tz}}_h}}$

其中，sub(P)表示某个子网包含的节点的集合，dprediction(c)是节点对内容c的需求程度，P(c)是所有对内容c有需求的节点集合。

优选地，所述方法还包括：

所述用户节点申请加入网络时，由所述中心服务器根据当前节点与各边缘服务器加入后的相似性计算结果为用户节点分配边缘服务器；当用户节点拟加入某边缘服务器后导致该自治域的整体相似性计算结果小于设定阈值时，不允许该用户节点加入，所述中心服务器为所述用户节点重新分配边缘服务器；所述用户节点不能加入任何边缘服务器时，则整体调低整体相似性阈值，再重新确定所述用户节点能加入的边缘服务器，其中，整体相似性阈值的浮动不超出设定区间；

所述中心服务器向所述边缘服务器周期性地发送探测消息，检测所述边缘服务器是否在线；所述边缘服务器周期性地向P2P子网中用户节点发送探测消息，检测所述用户节点是否在线；

所述边缘服务器向P2P子网中用户节点或其他边缘服务器发送文件查询请求后，规定时间内返回的确认消息为有效消息，否则查询失败。

本发明中，由于通过用户的身份信息等事先确定出了用户的内容需求及喜好等，能将需求相似性高的用户分为一组，同时，在为用户分配边缘服务器时，通过计算自治域的整体相似性来为用户节点确定待加入的边缘服务器；也就是说，本发明在网络结构分布时即用户需求进行组网，使得本发明的组网结构在提高查找成功率的基础上，本***平均内容查找网络负载比传统方法有明显降低。本发明还降低了平均内容查找时延，搜索中往往找到不止一个内容副本，内容查找时延是指从内容查找发起到至少找到一个副本所经过节点数的期望值,在提高查找成功率的基础上，本***平均内容查找时延比传统方法有明显降低。本发明还能加快内容分发速度，提高内容分发的稳定性；在内容查找过程中，可以通过服务器获取当前副本的统计分布情况，灵活地调整搜索算法各项参数，对副本较少的资源可以提高查找成功的概率，对副本较多的资源可以降低不必要的网络负载。

附图说明

图1为P2P及CDN结合的***的结构示意图；

图2为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的结构示意图；

图3为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的中心服务器的结构示意图；

图4为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的边缘服务器的结构示意图；

图5为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的用户终端的结构示意图；

图6为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的各网元之间交互流程图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下举实施例并参照附图，对本发明进一步详细说明。

图2为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的结构示意图，如图2所示，本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络包括中心服务器、边缘服务器以及以对等网络P2P子网，其中，边缘服务器与中心服务器以专用网络或高速网络连接，边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，多个用户终端以P2P方式组成P2P子网。

中心服务器负责节点需求相似性和节点需求预测的计算，以及节点需求相似性和节点需求预测计算所需信息的收集与管理。边缘服务器根据节点需求相似性和节点需求预测，与一定数量的节点相连，并为这些节点提供文件服务。在需要时，可以从中心服务器获取相关节点的需求相似性信息和预测需求信息，边缘服务器之间可以根据需要相互查找和分发文件。中心服务器和边缘服务器相互连接形成内容分发网络(CDN)，P2P节点相互之间通过相互连接形成多个P2P子网，每个P2P子网通过多个节点与一个边缘服务器相连。

节点可以根据需要，加入和离开P2P CDN***，节点加入时，根据节点相似性信息，进入合适的位置，建立起与其他节点的联系，节点离开时，相邻的节点根据实时情况进行相应的调整。进入***的节点，可以发出文件请求，查找所需的文件，并从相应的边缘服务器和P2P节点获取文件。

以下对中心服务器、边缘服务器以及用户终端的具体结构进行说明。

图3为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的中心服务器的结构示意图，如图3所示，本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的中心服务器包括节点行为获取单元、数据处理单元和***管理单元；

其中，节点行为获取单元负责获取节点(某用户终端)与***的交互行为，并进行跟踪，然后根据对交互行为和跟踪信息，计算这些交互行为表现出的文件需求及需求程度。节点行为获取单元又包含三个子单元，分别是节点交互行为获取子单元、交互行为跟踪子单元和交互行为分析子单元。

交互行为获取子单元主要负责在节点交互行为发生时，获取发生的节点交互行为，可获取的节点交互行为包括：浏览、搜索、下载、上传和评分。

交互行为跟踪子单元主要负责对获取到的每一个节点交互行为进行跟踪，获得与该交互行为相关的信息。如某节点用户浏览一个文件的介绍信息时，交互行为跟踪子功能，可以通过浏览行为跟踪，获取其浏览时间。

交互行为分析子单元利用交互行为获取子功能和交互行为跟踪子功能获得的信息，分析节点的交互行为反映出的节点对文件的需求及需求程度。

数据处理单元主要负责节点之间内容的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理。数据处理单元包含需求相似性计算子单元、需求预测子单元和需求进化处理子单元。

需求相似性计算子单元根据节点行为获取单元获取的大量节点用户的交互行为，以及这些节点用户表现出的文件需求及需求程度数据，计算节点之间内容的需求相似性。根据节点和边缘服务器的需求，计算节点组织间的相似性，并发送到相应的节点或边缘服务器。

需求预测计算子单元根据节点之间内容的相似性数据，预测节点和节点组的文件需求，将对节点的文件需求预测，在合适的时机推荐给节点用户，将对节点组的文件需求预测发送给相应的边缘服务器，为边缘服务器的文件准备提供依据。

其中，计算节点之间内容的需求相似性，具体为，

令C＝(c₁,c₂,...c_n)表示内容的集合，P＝(p₁,p₂,...p_m)表示节点的集合，用r_i,j表示节点p_i对内容c_j的需求程度，r_i,j∈(1,2,...k)具有k个不同级别的需求程度，则节点之间内容需求的相似性由下式计算：

$\mathrm{sim}(p_a,p_b)=\frac{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{r}_{a,i}{r}_{b,c}}{\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{\left(r_{a,c}\right)}^2}\sqrt{{\mathrm{\Σ}}_{c\∈C_{\mathrm{ab}}}{\left(r_{b,c}\right)}^2}}$

其中，sim(p_a,p_b)表示节点p_a和p_b之间的需求相似性，C_ab是节点p_a和p_b表现出需求的内容集合的交集；

所述计算节点组织间的相似性具体为，以p_xy表示节点p_x和节点p_y的全局相似性或局部相似性，|sub(P)_i|表示节点分组sub(P)_i中节点的个数，d(sub(P)_i,sub(P)_j)表示两个分组之间的相似程度，其计算公式如下：

$d(\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i,\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j)=\frac{\underset{p_x\∈\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i}{\mathrm{\Σ}}\underset{p_y\∈\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j}{\mathrm{\Σ}}{p}_{\mathrm{xy}}}{\left|\mathrm{sub}{\left(P\right)}_i\right|\×\left|\mathrm{sub}{\left(P\right)}_j\right|}$

根据用户节点之间内容的相似性数据，预测用户节点和用户节点组的文件需求，具体为，

$\mathrm{dpredicton}\left(c\right)=\underset{p_i\∈\mathrm{sub}\left(P\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,c}\×\mathrm{sim}{(p_i,p_j)}_{{\mathrm{tz}}_h}}{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{sim}{(p_i,p_j)}_{{\mathrm{tz}}_h}}$

其中，sub(P)表示某个子网包含的节点的集合，dprediction(c)是节点对内容c的需求程度，P(c)是所有对内容c有需求的节点集合。

局部相似性矩阵形成的子网内容需求预测方法如下：

$\mathrm{dpredicton}\left(c\right)=\underset{p_i\∈\mathrm{sub}\left(P\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,c}\×\mathrm{sim}{(p_i,p_j,t_x)}_{{\mathrm{tz}}_h}}{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{sim}{(p_i,p_j,t_x)}_{{\mathrm{tz}}_h}}$

其中内容c属于类型t_x。

P2P子网需求内容集合可以表示为：C(sub(P))＝{c|dprediction(c)≥d_min}，其中d_min是选取的一个需求程度值，当d_min增大，内容需求集合的元素个数会减少，反之则会增加。

进化处理子单元根据***的时间段划分方法，随着时间段的推移，不断更新需求相似性数据和需求预测数据，并发送给相应的节点和边缘服务器。

***管理单元主要负责管理***资源，包括文件、边缘服务器、节点和***参数。相应地，***管理单元包含文件管理子单元、边缘服务器管理子单元和***参数管理子单元。

文件管理子单元主要负责管理***中的文件，保存文件的描述信息，处理文件添加、删除等操作，以及对文件分类的管理。

边缘服务器管理子单元主要负责监控所有边缘服务器的运行状态和资源使用情况。

节点管理子单元用于保存和维护节点的注册信息，监控和记录节点的状态。

***参数管理子单元用于负责***参数(如***时间段、文件分类指标等)的配置与维护。

图4为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的边缘服务器的结构示意图，如图4所示，边缘服务器功能包括节点事务处理单元、文件管理单元和文件分发单元，其中，

节点事务处理单元主要负责节点加入、离开和文件请求时的相关处理节点事务处理单元包含节点加入处理子单元、节点离开处理子单元和节点文件请求处理子单元。

节点加入处理子单元，用于在节点加入并成为该边缘服务器需要提供文件服务时，进行边缘服务器的响应及相关处理。

节点离开处理子单元，用于在该边缘服务器提供文件服务的节点离开时，进行边缘服务器的响应及相关处理。

节点文件请求处理子单元，用于该边缘服务器提供文件服务的节点发出文件请求时，进行边缘服务器的响应及相关处理。

文件管理单元主要负责维护边缘服务器中的文件，并根据需要进行文件相关操作。文件管理单元包含文件维护子单元、文件预处理子单元和进化处理子单元。

文件维护子单元主要负责维护边缘服务器文件列表，添加新文件以及用不同的方式删除文件。

文件预存处理子单元主要负责选择预存的文件列表，并选择合适的时机，从其他边缘服务器获取需要预存的文件。

进化处理子单元在新的时间段到来时，从中心服务器获取进化信息，对边缘服务器的存储文件进行调整。

文件分发处理单元主要负责文件分发相关处理任务，文件分发处理单元包含节点需求文件分发子单元和服务器间文件分发子单元。

节点需求文件分发子单元主要负责在节点发出文件请求后，为节点提供文件分发服务。

服务器间文件分发子单元，用于在接收其他边缘服务器分发来的文件和向其他边缘服务器分发文件。

图5为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的用户终端的结构示意图，如图5所示，本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的用户终端包括用户接口单元、节点数据管理单元和节点事务处理单元，其中，

用户接口单元主要负责完成与用户的交互并提供用户行为信息的收集环境，用户接口单元包含用户交互界面子单元和上下文感知环境子单元，其中，用户交互界面子单元用于负责提供与用户的交互环境，用户通过交互环境进行文件信息浏览、文件搜索、文件上传、文件下载和文件评分操作。上下文感知环境子单元用于负责提供获取用户行为和跟踪用户行为的上下文感知环境。

节点数据管理单元主要负责收集和维护节点数据，节点数据包括文件命中效果矩阵等数据和局部相似性等数据。节点数据管理单元包含节点数据收集子单元、节点数据维护子单元和节点邻居调整子单元；其中，节点数据收集子单元主要负责按照指定方式收集节点相关数据。节点数据维护子单元主要负责按照指定方式维护节点相关数据。节点邻居调整子单元，具体的，对节点邻居进行调整，有三种情形下需进行调整，具体的，节点加入时、节点离开时以及调整对称邻居。节点加入和离开时的邻居调整功能由节点事务处理单元负责。本处节点邻居调整子单元负责调整对称邻居。

上述文件命中效果矩阵为M＝{S,U}，它是用来描述指定的节点统计它的某一相邻节点对自己文件查找(包括转发的其他节点的文件查找)请求的响应结果，其中S是一向量{s₁,s₂,s₃,......,s_n}^T，它的每一项是对应于文件类型向量F中各分量查找成功的次数。U也是一向量{u₁,u₂,u₃…，u_n},它的每一项是对应于文件类型向量F中各分量查找不成功的次数。根据文件命中效果矩阵即可获取与该文件命中效果矩阵相关的数据。

局部相似性矩阵形成的子网内容需求预测方法如下：

$\mathrm{dpredicton}\left(c\right)=\underset{p_i\∈\mathrm{sub}\left(P\right)}{\mathrm{\Σ}}\frac{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}{r}_{j,c}\×\mathrm{sim}{(p_i,p_j,t_x)}_{{\mathrm{tz}}_h}}{\underset{p_j\∈P\left(c\right)}{\mathrm{\Σ}}\mathrm{sim}{(p_i,p_j,t_x)}_{{\mathrm{tz}}_h}}$

其中内容c属于类型t_x。本领域技术人员容易理解，根据局部相似性矩阵即可获取局部相似性数据。

节点事务处理单元不同于边缘服务器中的节点事务处理单元，首先，它们的运行位置不同，分别运行在客户端和边缘服务器，其次客户端的节点事务处理子功能处理本节点事务及与其他节点的交互事务，边缘服务器的节点事务处理子功能负责处理节点与边缘服务器的交互事务。节点事务处理单元用于对节点加入、其他节点离开、节点发出或转发文件查找数据包、节点接收和转发节点文件查找回复进行处理，并负责处理节点与节点之间的文件分发事务。

在人与人组成的社会网络中，人们可以通过社会交往，不断地通过直接或间接的方式了解其他人的社会属性，并根据社会属性建立起联系，形成复杂的社会网络。在社会网络中，如果一个人查找某个事物，就会首先考虑与该事物关联的人的社会属性，然后通过查找具有该社会属性的人来查找该事物。

人的社会属性与其可能的需求是对应的，不同年龄、性别、职业、教育背景、生活背景的人的需求是不同的，如果将人按照其社会属性分类，并将人的需求也分类，两者之间具有对应关系，如女性需求化妆品，从事计算机技术方面职业的人，需求计算机技术方面的图书。

人的社会属性决定其可能拥有的事物，以及是否拥有该类事物的相关信息，即女性可能拥有化妆品，且可能熟悉能够获得化妆品的地方，从事计算机技术方面职业的人，可能拥有计算机技术方面的图书，且可能熟悉能够获得计算机技术方面图书的地方。

因而，用户的社会属性相同或相似，则用户拥有和需求的事物也相似，反之，用户拥有和需求的事物相似，则用户的社会属性也相同或相似。

人的社会属性及相对应的需求是可获知的，如果一个人经常买化妆用品，可以推断这个人可能是女性，其他符合女性需求的东西可能也是这个人的需求，如果一个人经常购买计算机技术方面的图书，可以推断其可能从事计算机技术方面的职业，其他符合从事计算机技术相关职业的人需求的东西，也可能是这个人的需求。

由此可见，可以通过用户的行为分析用户的社会属性，进而预测用户的需求。为解决P2P-CDN中存在的几个重要问题，从而提出了基于用户社会属性分析的P2P CDN***，中心服务器负责节点需求相似性和节点需求预测的计算，以及节点需求相似性和节点需求预测计算所需信息的收集与管理。

当然，随着时间的推移，人的社会属性会有所变化，例如，社会属性为学生的人，经过几年后毕业，进而可能会有一些职业属性，如成为教师或职员；或者，再由男士成为父亲，女士成为母亲的属性变化。而随着人的社会属性变化，一些需求也会明显变化，例如，学生成为老师后，由于职业诉求，会需要一些与教学有关的文件，女士成为母亲后，可能更关注一些幼儿所需的文件等。本发明正是利用人的社会属性，对用户节点进行相似性等计算，确定出需求近似的用户节点，并将这些节点划分为一组(例如互为邻居关系)，这样，由于这些邻居节点之间内容的需求比较接近，因此，其所需的相关文件也有非常大的共性，从而，这些邻居节点之间(节点组之间)在进行文件下载时，互相之间交互的可能性就非常高，这样能减少文件下载时的网络访问路径。

本发明中，当中心服务器确定出某些文件成为热门文件后，将会通知给未存储这些文件的边缘服务器，使这些边缘服务器在空闲之际到其他边缘服务器上下载这些文件并进行存储，以满足这些边缘服务器下的用户节点的文件下载需求。当然，当确定某些文件下载量极其少时，可通知边缘服务器或由边缘服务器主动删除这些文件。

边缘服务器根据节点需求相似性和节点需求预测，与一定数量的节点相连，并为这些节点提供文件服务。在需要时，可以从中心服务器获取相关节点的需求相似性信息和预测需求信息，边缘服务器之间可以根据需要相互查找和分发文件。

节点可以根据需要，加入和离开P2P CDN***，节点加入时，根据节点相似性信息，进入合适的位置，建立起与其他节点的联系，节点离开时，相邻的节点根据实时情况进行相应的调整。进入***的节点，可以发出文件请求，查找所需的文件，并从相应的边缘服务器和P2P节点获取文件。

本发明中，当客户端用户节点加入到P2P-CDN网络中，经过一段时间后，会产生一系列操作行为，比如浏览、搜索、下载、上传和评分等。而中心服务器搜集用户行为信息，并计算出节点之间内容的相似性，用户会获得与其相似程度最高的邻居节点；当用户查找所需要的资源时，会向与自己相似程度最高的前几位邻居节点发送请求，因为这些节点的需求与自己更为相似，所以，对方存在自己所需要的资源可能性大，这从一定程度上，必然提高了查找的成功率和减少查找时延，转发的节点数量少，因此能够降低平均查找网络负载。中心服务器根据需求相似性，能够预测节点和节点组的需求，将对节点的文件需求预测，在合适的时机(需要推荐服务时)推荐给节点用户，将对节点组的文件需求预测发送给相应的边缘服务器，这必然大大提高了整个网络的分发速度。因为边缘服务器的存在，用户总能找到网络中存在的资源，因此保证了分发的稳定性。用户的需求不断发生变化时，中心服务器也会不断重新进行相似性计算，用户总能获得与自己相似程度最高的邻居节点，这也是保证查找成功率高的一个重要原因。用户可以从中心服务器获得一些当前网络的统计，对全局资源分配做出判断，在搜索过程中会及时调节参数，这样，对稀有资源，提高了查找成功率，对分布较多的资源，减少了不必要的网络负载。

基于上述描述，再介绍一下本发明网络中各网元之间的交互方式。

图6为本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络的各网元之间交互流程图，如图6所示，本发明基于用户社会属性的P2P内容分发网络各网元之间的主要交互方式及流程如下：

步骤1.1，边缘服务器申请加入网络；

步骤1.2，中心服务器响应，为边缘服务器分配唯一的ID；

步骤2.1，中心服务器周期性探测边缘服务器；

步骤2.2，边缘服务器响应中心服务器的探测；

步骤2.3，若边缘服务器无响应告知该边缘服务器所辖节点，为这些节点重新分配边缘服务器；

步骤2.4，中心服务器告知当前已加入的其他边缘服务器，有新的边缘服务器加入；

步骤3.1，节点向中心服务器申请加入；

步骤3.2，中心服务器返回节点加入成功或失败的信息，若成功则为节点分配一个边缘服务器，并向节点返回所分配的边缘服务器信息及邻居列表；

步骤3.3，中心服务器告知此节点分配的边缘服务器，有节点加入；

步骤4.1，边缘服务器周期性探测节点；

步骤4.2，节点响应探测；

步骤4.3，若节点无响应则告知中心服务器，该节点已经掉线；

步骤5.1，节点向邻居节点和边缘服务器发起搜索；

步骤5.2，邻居节点命中返回确认消息，并加入到发起搜索节点的资源列表中；

步骤5.3，若邻居节点没有搜索到所需要的资源，则继续向自己的邻居节点转发；

步骤5.4，边缘服务器返回确认消息，并加入到发起搜索节点的资源列表中；

步骤5.5，若边缘服务器没有搜索到所需要的资源，则向其他边缘服务器发出查询消息；

步骤5.6，若其他边缘服务器命中则返回确认消息；

步骤6.1，节点向资源列表中的节点请求文件对应块；

步骤6.2，资源列表中的节点向请求节点返回对应块；

步骤7.1，边缘服务器向资源列表中的其他边缘服务器请求文件对应块；

步骤7.2，资源列表中的其他边缘服务器向请求边缘服务器返回对应块。

本发明还记载了一种基于用户社会属性的P2P内容分发方法，应用于P2P内容分发网络中，所述P2P内容分发网络包括中心服务器、边缘服务器以及以对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；所述方法还包括：

用户节点加入P2P子网的请求后通知所述中心服务器，所述中心服务器获取所述用户节点的注册信息，根据用户节点的注册信息计算所述用户节点加入各边缘服务器后的相似性计算结果，并使用户节点加入到相似性最大的结果对应的边缘服务器；

用户节点向边缘服务器发送文件下载请求后，所述边缘服务器向与该边缘服务器连接的P2P子网中用户发送文件查询请求，在获取具有查询文件的响应后，为请求文件下载的用户提供文件分发服务，并且，在该边缘服务器上无所请求文件以及与该边缘服务器连接的P2P子网中所有用户也无所请求文件时，向其他边缘服务器发送文件下载请求，从其他边缘服务器下载文件并存储；

所述边缘服务器接收到其他边缘服务器的文件下载请求时，为请求文件下载的边缘服务器提供文件分发服务；

所述中心服务器获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理；其中，用户社会属性包括用户的身份、职业、喜好信息；所述中心服务器还用于存储用户的身份、职业、喜好的注册信息；并根据用户对文件的需求以及需求程度，确定用户的喜好、用户身份及其变化、用户的职业及其变化，将需求以及需求长度相近的用户互设为邻居节点；确定文件被下载的需求超出设定阈值时，将相应文件推荐到需求量大的边缘服务器或推荐到所有未存储相应文件的边缘服务器；接收到推荐的边缘服务器从其他边缘服务器获取需要预存的文件并存储；所述中心服务器进一步计算出用户对文件需求的进化信息，并通知相关的边缘服务器，边缘服务器根据所述中心服务器所通知的进化信息对自身存储文件进行调整。

优选地，所述方法还包括：

所述用户节点申请加入网络时，由所述中心服务器根据当前节点与各边缘服务器加入后的相似性计算结果为用户节点分配边缘服务器；当用户节点拟加入某边缘服务器后导致该自治域的整体相似性计算结果小于设定阈值时，不允许该用户节点加入，所述中心服务器为所述用户节点重新分配边缘服务器；所述用户节点不能加入任何边缘服务器时，则整体调低整体相似性阈值，再重新确定所述用户节点能加入的边缘服务器，其中，整体相似性阈值的浮动不超出设定区间。

优选地，所述中心服务器向所述边缘服务器周期性地发送探测消息，检测所述边缘服务器是否在线；所述边缘服务器周期性地向P2P子网中用户节点发送探测消息，检测所述用户节点是否在线；

所述边缘服务器向P2P子网中用户节点或其他边缘服务器发送文件查询请求后，规定时间内返回的确认消息为有效消息，否则查询失败。

以上所述，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (6)

1.一种基于用户社会属性的P2P内容分发网络，包括中心服务器、边缘服务器以及对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；其特征在于，

所述中心服务器用于获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理；其中，用户社会属性包括用户的身份、职业、喜好信息；所述中心服务器还用于存储用户的身份、职业、喜好的注册信息；并根据用户对文件的需求以及需求程度，确定用户的喜好、用户身份及其变化、用户的职业及其变化，将需求以及需求程度相近的用户互设为邻居节点；确定文件被下载的需求超出设定阈值时，将相应文件推荐到需求量大的边缘服务器或推荐到所有未存储相应文件的边缘服务器；

所述边缘服务器用于负责用户节点的加入、离开P2P子网的处理，并在接收到用户的文件下载请求后，向与该边缘服务器连接的P2P子网中用户发送文件查询请求，在获取具有查询文件的响应后，为请求文件下载的用户提供文件分发服务；以及，在该边缘服务器上无所请求文件以及与该边缘服务器连接的P2P子网中所有用户也无所请求文件时，向其他边缘服务器发送文件下载请求，从其他边缘服务器下载文件并存储；在接收到其他边缘服务器的文件下载请求时，为请求文件下载的边缘服务器提供文件分发服务；用于负责维护该边缘服务器文件列表，添加新文件以及删除文件；负责选择预存的文件列表，并选择合适的时机，从其他边缘服务器获取需要预存的文件；以及，从所述中心服务器获取用户对文件需求的进化信息，对自身存储文件进行调整；

所述用户终端用于提供与用户的交互环境，用户通过交互环境进行文件信息浏览、文件搜索、文件上传、文件下载和文件评分操作；以及提供获取用户行为和跟踪用户行为的上下文感知环境；用于收集和维护节点数据，所述节点数据包括文件命中效果矩阵数据和局部相似性数据；以及，在作为用户节点加入P2P子网时根据网络配置维护自身的邻居节点；以及在邻居节点离开P2P子网时自动更新邻居节点列表。

2.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述中心服务器进一步包括节点行为信息获取单元、数据处理单元和***管理单元，其中，所述节点行为信息获取单元进一步包括：

交互行为获取子单元，用于负责在用户节点交互行为发生时，获取所产生的各用户节点的交互行为；其中，所获取的节点交互行为至少包括浏览、搜索、下载、上传和评分；

交互行为跟踪子单元，用于负责对所获取到的每个用户节点交互行为进行跟踪，获得与该交互行为相关的信息；

交互行为分析子单元，用于利用交互行为获取子单元以及交互行为跟踪子单元各自所获取的信息，分析用户节点的交互行为反映出的用户节点对文件的需求及需求程度；

所述数据处理单元进一步包括：

需求相似性计算子单元，用于利用所述节点行为信息获取单元所获取的用户节点的需求及需求程度信息，计算节点之间内容的需求相似性；以及，根据用户节点和边缘服务器的需求，计算节点组之间的相似性，并发送到相应的节点或边缘服务器；

需求预测计算子单元，用于根据用户节点之间内容的相似性数据，预测用户节点和用户节点组的文件需求，将对用户节点的文件需求预测，推荐给用户节点，将对节点组的文件需求预测发送给相应的边缘服务器，为边缘服务器的文件准备提供依据；

进化处理子单元，用于按时段更新需求相似性数据和需求预测数据，并将相应的需求文件发送给相应的节点和边缘服务器。

3.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述用户节点申请加入网络时，由所述中心服务器根据当前节点与各边缘服务器加入后的相似性计算结果为用户节点分配边缘服务器；当用户节点拟加入某边缘服务器后导致自治域的整体相似性计算结果小于设定阈值时，不允许该用户节点加入，所述中心服务器为所述用户节点重新分配边缘服务器；所述用户节点不能加入任何边缘服务器时，则调低整体相似性阈值，再重新确定所述用户节点能加入的边缘服务器，其中，整体相似性阈值的浮动不超出设定区间。

4.根据权利要求1所述的***，其特征在于，所述中心服务器向所述边缘服务器周期性地发送探测消息，检测所述边缘服务器是否在线；所述边缘服务器周期性地向P2P子网中用户节点发送探测消息，检测所述用户节点是否在线；

所述边缘服务器向P2P子网中用户节点或其他边缘服务器发送文件查询请求后，规定时间内返回的确认消息为有效消息，否则查询失败。

5.一种基于用户社会属性的P2P内容分发方法，应用于P2P内容分发网络中，所述P2P内容分发网络包括中心服务器、边缘服务器以及对等网络P2P子网，其中，所述边缘服务器与所述中心服务器以专用网络或高速网络连接，所述边缘服务器与P2P子网通过互联网连接，所述P2P子网由多个用户终端组成；其特征在于，所述方法还包括：

在用户节点请求加入P2P子网后通知所述中心服务器，所述中心服务器获取所述用户节点的注册信息，根据用户节点的注册信息计算所述用户节点加入各边缘服务器后的相似性计算结果，并使用户节点加入到相似性最大的结果对应的边缘服务器；

用户节点向边缘服务器发送文件下载请求后，所述边缘服务器向与该边缘服务器连接的P2P子网中用户发送文件查询请求，在获取具有查询文件的响应后，为请求文件下载的用户提供文件分发服务，并且，在该边缘服务器上无所请求文件以及与该边缘服务器连接的P2P子网中所有用户也无所请求文件时，向其他边缘服务器发送文件下载请求，从其他边缘服务器下载文件并存储；

所述边缘服务器接收到其他边缘服务器的文件下载请求时，为请求文件下载的边缘服务器提供文件分发服务；

所述中心服务器获取P2P子网中各用户与本内容分发网络的交互行为，并对用户进行跟踪，根据用户的交互行为和跟踪信息，计算用户的文件需求及需求程度；根据用户的文件需求及需求程度进一步进行用户之间的需求相似性计算、需求预测计算，并根据用户社会属性的变化以及不断获取的用户需求信息进行需求进化处理；其中，用户社会属性包括用户的身份、职业、喜好信息；所述中心服务器还用于存储用户的身份、职业、喜好的注册信息；并根据用户对文件的需求以及需求程度，确定用户的喜好、用户身份及其变化、用户的职业及其变化，将需求以及需求程度相近的用户互设为邻居节点；确定文件被下载的需求超出设定阈值时，将相应文件推荐到需求量大的边缘服务器或推荐到所有未存储相应文件的边缘服务器；接收到推荐的边缘服务器从其他边缘服务器获取需要预存的文件并存储；所述中心服务器进一步计算出用户对文件需求的进化信息，并通知相关的边缘服务器，边缘服务器根据所述中心服务器所通知的进化信息对自身存储文件进行调整。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述用户节点申请加入网络时，由所述中心服务器根据当前节点与各边缘服务器加入后的相似性计算结果为用户节点分配边缘服务器；当用户节点拟加入某边缘服务器后导致自治域的整体相似性计算结果小于设定阈值时，不允许该用户节点加入，所述中心服务器为所述用户节点重新分配边缘服务器；所述用户节点不能加入任何边缘服务器时，则调低整体相似性阈值，再重新确定所述用户节点能加入的边缘服务器，其中，整体相似性阈值的浮动不超出设定区间；

所述中心服务器向所述边缘服务器周期性地发送探测消息，检测所述边缘服务器是否在线；所述边缘服务器周期性地向P2P子网中用户节点发送探测消息，检测所述用户节点是否在线；

所述边缘服务器向P2P子网中用户节点或其他边缘服务器发送文件查询请求后，规定时间内返回的确认消息为有效消息，否则查询失败。