CN102843420A - 基于模糊划分的社交网络数据分发*** - Google Patents
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Abstract
一种基于模糊划分的社交网络数据分发***，采用基于多层拓扑的覆盖网组织节点以节点代表网络中的用户，并且将用户节点模糊聚类到若干个簇内；订阅者根据其本地存储的好友列表及群组列表生成各种主题的订阅；多层拓扑将每个订阅主题发送到相应目标簇内的某个随机节点，并将订阅主题缓存于该节点；通过gossip将主题事件复制到目标簇内的每个节点，在事件传播复制的过程中，若某个节点缓存有该事件的订阅，并发现订阅与事件匹配，则立即将该事件转发给相应的订阅者；否则，继续深入直到最底层子网络；若直至最底层子网络仍未成功匹配，则间隔预设周期重复复制——匹配操作，直至匹配成功。本发明具有高效的鲁棒性和高效的数据分发的优点。
Description
技术领域
本发明涉及网络领域，尤其涉及一种基于模糊划分的社交网络数据分发***。
背景技术
随着网络技术的发展以及人们对信息共享的需求的不断增长，产生了很多基于数据分发的应用。但社交网络的日益普及，分布式网络和云计算等技术的大量应用，急剧增长的数据量和高度动态的网络环境也给这些应用带来了巨大的压力，网络环境的动态性对数据分发技术的鲁棒性提出了更高的要求。尤其是对于基于社交网络的应用而言，如何在动态的网络环境中把数据源产生的各种数据快速准确地分发至有着不同需求的用户群体是需要解决的关键技术问题。而目前已有的面向社交网络的分布式数据分发方法，要么不能适应社交网络的特点，要么没有完全实现通常集中式网络服务所提供的数据分发功能。
近似匹配是模糊数学领域的一项成熟的技术，而对网络用户关系的模糊表示法兴则起于最近一、两年。对社会关系的模糊表示有着信息丰富、表现灵活、适应性强的特点，且能很好的体现人的兴趣的多样性和多变性。而利用近似匹配来减轻结点负荷、提高网络转发的效率也是一种惯用的实现负载均衡的方法。同时，应用用户信息来辅助网络分析也是社交网络领域的一个研究热点，大量的学者通过对网络中用户的登陆时间、地点、IP等数据的分析研究用户特点，定义网络以及预测用户行为，并通过对网络的结构、行为模式及用户体验等的分析发掘其中蕴含的“社会-文化”关系。
发布/订阅***是一项常用的分布式数据分发模型，在基于主题的发布/订阅模式中，数据源节点发布带有主题信息的数据，即事件；订阅者通过订阅表达对特定主题的兴趣，然后等待获取匹配的事件。订阅/事件的路由和转发主要是通过中间节点进行，发布者和订阅者都无需知道其发布内容的接收者是谁，因此实现了用户之间的低耦合，同时保证了数据收发的效率和及时性。
因此，基于这两种成熟的技术开发出的数据分发***既能够很好的适应现实中网络的特点，充分地利用社会关系信息，也能够实现高效的数据传输，减少数据延迟和网络带宽消耗。而现有的分布式数据分发方法要么缺乏应对高度动态的网络环境的鲁棒性，要么不能实现集中式网络服务提供的数据分发，因此开发出一种既能适应网络的社会特点，又能适应其高度动态性和巨大信息量的数据分发模型十分必要。
发明内容
针对上述现有技术存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种基于模糊划分的社交网络数据分发***，以解决现有面向社交网络的分布式数据分发方法存在的无法同时满足既能适应网络的社会特点，又能适应其高度动态性和巨大信息量的数据分发的技术问题。
为达到上述目的，本发明提供一种基于模糊划分的社交网络数据分发***，包括以下步骤：
步骤一：采用基于多层拓扑的覆盖网组织节点以节点代表网络中的用户，在每层中，通过对用户信息的社会属性和关注信息进行分析和管理，将用户节点模糊聚类到若干个簇内，并对簇的大小进行限制；
步骤二：订阅者根据其本地存储的好友列表及群组列表生成各种主题的订阅；
步骤三：基于步骤一的多层拓扑将每个订阅主题发送到相应目标簇内的某个随机节点，并将订阅主题缓存于该节点；
步骤四：通过gossip将主题事件复制到目标簇内的每个节点，在事件传播复制的过程中，若某个节点缓存有该事件的订阅，并发现订阅与事件近似匹配，则立即将该事件转发给相应的订阅者；否则，继续深入直到最底层子网络；
步骤五：若步骤四中直至最底层子网络仍未成功匹配，则间隔预设周期重复步骤四的复制——匹配操作，直至匹配成功。
依照本发明较佳实施例所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，步骤二中的订阅主题还包括时间戳信息，用以获取错过的事件，具体为：
订阅者将最新接收的特定主题事件的时间戳添加进该主题对应的订阅，当目标簇的某个节点收到订阅者发来的订阅，即向订阅者转发匹配订阅主题且其时间戳比订阅所含时间戳更大的事件。
依照本发明较佳实施例所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，步骤一还包括：当对某个主题内容的关注用户过多时，自动基于主题内容的细分属性将该子网络划分到下一层中。
依照本发明较佳实施例所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，该节点分为三类角色：管理员、固定用户和移动用户，其中，管理员负责定义网络的范围和边界并管理用户的进入和退出；固定用户固定从属于某个网络，在这个网络范围内登入和登出，移动性不强；移动用户在子网络的边界徘徊，经常从一个网络转入另一个网络，移动性较强。
依照本发明较佳实施例所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，步骤一中的多层拓扑覆盖网中，每层的子网络都有各自的主题，该层的上层簇有一个在语义上范围更大的主题。
依照本发明较佳实施例所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，该多层拓扑覆盖网中的各顶层及中间层网络簇上设置本体库，本体库中包含该层网络及其上层和下层网络的主题信息。
本发明的基于模糊划分的社交网络数据分发***采用多层拓扑网络中的节点代表社交网络中的用户，其不同层次间的规则拓扑关系使得它能够支持高效的路由，而其层次内部动态维护的基于内容的子网络拓扑有助于增强***对高度动态的网络环境的适应能力。在每层中，通过对用户信息的社会属性和关注信息进行分析和管理，将用户节点模糊聚类到若干个簇内，使得关注同一类事物的用户聚集到同一个子网络中，以提高信息传输的效率和网络的负载平衡。在基于主题的发布/订阅模式中，数据源节点发布带有主题信息的数据，即事件；订阅者通过订阅表达对特定主题的兴趣，然后等待获取匹配的事件。发布者发布事件并不知道事件终将发给谁，订阅者也不在乎事件从何而来。在社交网络中，用户主要是对自己的友邻以及特定主题，如旅游、体育等，而这些主题又是子网络的标识，因此社交网络中的数据分发主要是在友邻以及同一个子网络中进行的。该方法中，网络中的节点代表社交网络中的用户，多层拓扑网络中不同层次间的规则拓扑关系使得它能够支持高效的路由，而其层次内部动态维护的基于内容的子网络拓扑有助于增强***对高度动态的网络环境的适应能力。
本发明通过对于社会关系的模糊表示，从而有着信息丰富、表现灵活、适应性强的特点，且能很好的体现人的兴趣的多样性和多变性的特点，而利用模糊社会关系对网络进行划分充分利用了社会关系，使得有着相同兴趣的用户聚集在同一个网络，增加了同一个网络中数据转发的概率，实现高度的鲁棒性的同时支持高效的路由。因此，与现有技术相比，本发明同时实现了既能适应社交网络的社会特点，又能适应其高度动态性和巨大信息量的数据分发。能够很好的适应社交网络的特点，充分地利用社会关系信息，也能够实现高效的数据传输，减少数据延迟和网络带宽消耗，具有高效的鲁棒性和高效的数据分发的优点。
附图说明
图1为本发明基于模糊划分的社交网络数据分发***的流程原理图；
图2为本发明实施例的基于模糊划分的社交网络数据分发***应用的多层拓扑网络的网络拓扑结构示意图。
具体实施方式
以下结合附图，具体说明本发明。
一种基于模糊划分的社交网络数据分发***，包括以下步骤：
S11：采用基于多层拓扑的覆盖网组织节点以节点代表社交网络中的用户，在每层中，通过对用户信息的社会属性和关注信息进行分析和管理，将用户节点模糊聚类到若干个簇内，并对簇的大小进行限制。
该步骤还包括：当对某个主题内容的关注用户过多时，自动基于主题内容的细分属性将该子网络划分到下一层中。
请参阅图2，其为本发明实施例的基于模糊划分的社交网络数据分发***应用的多层拓扑网络的网络拓扑结构示意图。社交网络由于其所包含的大量社会信息而备受关注，而合理地利用这些信息来优化网络服务是无数学者的目标。基于此，本发明采用一种基于多层拓扑的覆盖网组织节点。该网络中的节点代表用户，其不同层次间的规则拓扑关系使得它能够支持高效的路由，而其层次内部动态维护的基于内容的子网络拓扑有助于增强***对高度动态的网络环境的适应能力。在每层中，通过对用户信息的社会属性和关注信息进行分析和管理，将用户节点模糊聚类到若干个簇内，并对簇的大小进行限制。当对某个内容的关注用户过多时，再基于其内容的细分属性将该子网络划分到下一层中。
同时，本发明对不同的节点赋予了不同的角色。通过将节点分为三类角色：管理员、固定用户、移动用户并定义各自的作用，由管理员负责定义网络的范围和边界并管理用户的进入和退出，固定用户则固定从属于某个网络，在这个网络范围内登入和登出，移动性不强，而移动用户则在子网络的边界徘徊，经常从一个网络转入另一个网络，移动性较强。当用一个节点刚刚加入子网络时属于移动用户，经过一段时间后若没有变化则转为固定用户。由于整个网络是基于社交网络信息，即用户的社会属性和关注信息进行管理，各个子网络的定义是基于内容的发现过程，相互之间可能有重叠。同时，对移动性的定义、即用户的划分也是基于用户的登陆信息和关注焦点的：用户产生新的关注点，或是移动到新的地区都有可能使得用户从固定用户变为移动用户，或是由一个网络变为另一个网络。
同时，网络的划分也不是固定的。在子网络级别上的网络合并或分离能够更好地应对网络的动态变化。通过将用户关系模糊化，本课题应用模糊聚类分析来对网络进行关注点分离，使得关注同一类事物的用户聚集到同一个子网络中，以提高信息传输的效率和网络的负载平衡。为了使该网络成为自适应的，本发明还为每个用户和事件（即用户发布的日志、博文等）设置了关注度和关键字。当某个子网络的规模达到一定程度时，会对该子网络进行一次聚类，即形成下一层子网络。
另外，本发明的多层拓扑覆盖网中，每层的子网络都有各自的主题，该层的上层簇有一个在语义上范围更大的主题。如图1所示，子网络主题为篮球、足球、游泳，而其上层网络的主题为体育。
S12：订阅者根据其本地存储的好友列表及群组列表生成各种主题的订阅。
在进行数据转发的过程中，订阅者根据其本地存储的好友列表及群组列表生成各种主题的订阅，用来引导未来事件的路由，另外，订阅不仅用来引导未来事件的路由，也可以被用来获取错过的事件。为实现该目的，订阅者需要将其最新接收的特定主题事件的时间戳添加进该主题对应的订阅。
S13：基于步骤一的多层拓扑将每个订阅主题发送到相应目标簇内的某个随机节点，并将订阅主题缓存于该节点。
S14：通过gossip将主题事件复制到目标簇内的每个节点，在事件传播复制的过程中，若某个节点缓存有该事件的订阅，并发现订阅与事件匹配，则立即将该事件转发给相应的订阅者；否则，继续深入直到最底层子网络。
若主题中包含时间戳信息，则当目标簇的某个节点收到订阅者发来的订阅后，它即向订阅者转发匹配订阅主题且其时间戳比订阅所含时间戳更大的事件。因此，即使事件是在订阅者不在线的时候发布的，订阅者也可以通过周期性地发送具有查询功能的订阅来获取它们，如此即实现了异步组播。另外，存储复制事件的节点可以根据事件的时间戳周期性地删除陈旧事件以避免存储开销的开销增长，而想要获得已删除事件的订阅者可以向其他订阅者或直接向事件发布者查询。
S15：若步骤四中直至最底层子网络仍未成功匹配，则间隔预设周期重复步骤四的复制——匹配操作，直至匹配成功。
周期性订阅的目的是使网络的数据分发能够适应节点兴趣的变化以及节点波动，具体的周期间隔时间可以预先设定也可根据订阅发送的周期进行设置，步骤三中缓存的时间长度与订阅发送的周期相同。
本发明在基于内容的订阅/事件模型中，通过分析和处理订阅和事件中的信息来判断是否转发。在多层覆盖网中，每层的子网络都有各自的主题。虽然为每个订阅和事件设置了关键字，但在传递过程中，由于实际内容的不可控性，可能出现以下三种情况：
1）订阅/事件只设置了子网络的主题。
2）订阅/事件只设置了顶层或中间层网络簇的主题。
3）订阅/事件设置了子网络的主题，同时设置了顶层或中间层网络簇的主题。
为此，本发明在各顶层及中间层网络簇上设置本体库，库中包含该层网络及其上层和下层网络的主题信息。为了减少负载，中间层网络簇中不会保存与之不直接相连的网络信息，最底层子网络也只在其管理节点上保存该子网络及其上层网络的主题信息。订阅/事件的匹配将基于该本体库进行。举例来说，一个主题为“姚明”的事件从某个子网络(如主题为“NBA”的第2层网络)发出，经过主题为“篮球”、“体育”的上层网络簇到达其顶层簇之后将被转发给该顶层簇的邻居，即其他顶层簇，如“文学”、“艺术”、“历史”等。再从各个顶层簇开始向下进行近似匹配，如若“文学”网络簇的管理结点上存储的订阅能够与该事件匹配，则该事件将在该网络及其下层网络中转发。若不匹配，则进入下一层子网络簇，如“小说”、“散文”、“诗歌”等。由于该主题在网络的主题树中深度较深，不属于该顶层簇的匹配范围，故给各个邻居簇都发送一份该事件的拷贝并进入下一层网络。每进入一层网络即会将该层及其下一层网络的主题与事件主题进行匹配，若匹配成功，则通过gossip将事件复制给该网络中的所有用户，同时停止转发。若匹配不成功，则继续深入直到最底层子网络为止。
本发明通过对于社会关系的模糊表示，从而有着信息丰富、表现灵活、适应性强的特点，且能很好的体现人的兴趣的多样性和多变性的特点，而利用模糊社会关系对网络进行划分充分利用了社会关系，使得有着相同兴趣的用户聚集在同一个网络，增加了同一个网络中数据转发的概率，实现高度的鲁棒性的同时支持高效的路由。因此，与现有技术相比，本发明同时实现了既能适应社交网络的社会特点，又能适应其高度动态性和巨大信息量的数据分发。能够很好的适应网络的特点，充分地利用社会关系信息，也能够实现高效的数据传输，减少数据延迟和网络带宽消耗，具有高效的鲁棒性和高效的数据分发的优点。
以上所述，仅是本发明的较佳实施实例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，任何未脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施实例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均属于本发明技术方案的范围。
Claims (6)
1.一种基于模糊划分的社交网络数据分发***，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：采用基于多层拓扑的覆盖网组织节点以节点代表网络中的用户，在每层中，通过对用户信息的社会属性和关注信息进行分析和管理，将用户节点模糊聚类到若干个簇内，并对簇的大小进行限制；
步骤二：订阅者根据其本地存储的好友列表及群组列表生成各种主题的订阅；
步骤三：基于步骤一的多层拓扑将每个订阅主题发送到相应目标簇内的某个随机节点，并将订阅主题缓存于该节点；
步骤四：通过gossip将主题事件复制到目标簇内的每个节点，在事件传播复制的过程中，若某个节点缓存有该事件的订阅，并发现订阅与事件匹配，则立即将该事件转发给相应的订阅者；否则，继续深入直到最底层子网络；
步骤五：若步骤四中直至最底层子网络仍未成功匹配，则间隔预设周期重复步骤四的复制——匹配操作，直至匹配成功。
2.如权利要求1所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，其特征在于，步骤二中的订阅主题还包括时间戳信息，用以获取错过的事件，具体为：
订阅者将最新接收的特定主题事件的时间戳添加进该主题对应的订阅，当目标簇的某个节点收到订阅者发来的订阅，即向订阅者转发匹配订阅主题且其时间戳比订阅所含时间戳更大的事件。
3.如权利要求1所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，其特征在于，步骤一还包括：当对某个主题内容的关注用户过多时，自动基于主题内容的细分属性将该子网络划分到下一层中。
4.如权利要求1所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，其特征在于，所述节点分为三类角色：管理员、固定用户和移动用户，其中，所述管理员负责定义网络的范围和边界并管理用户的进入和退出；所述固定用户固定从属于某个网络，在这个网络范围内登入和登出，移动性不强；所述移动用户在子网络的边界徘徊，经常从一个网络转入另一个网络，移动性较强。
5.如权利要求1所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，其特征在于，步骤一中所述的多层拓扑覆盖网中，每层的子网络都有各自的主题，该层的上层簇有一个在语义上范围更大的主题。
6.如权利要求5所述的基于模糊划分的社交网络数据分发***，其特征在于，所述多层拓扑覆盖网中的各顶层及中间层网络簇上设置本体库，所述本体库中包含该层网络及其上层和下层网络的主题信息。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| C06 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| C10 | Entry into substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| C12 | Rejection of a patent application after its publication | ||
| RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20121226 |