一种边缘网络区域中社交内容缓存方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及社交网络，特别是涉及边缘网络区域中社交内容缓存方法。
【背景技术】
[0002] 在线社交网络的兴起，智能设备的普及以及无线通信技术的发展对边缘网络中的 用户获取内容的模式造成了较大的影响。由于社交内容的流行度分布的不均匀性，若按照 传统内容分发方式，将用户产生的内容缓存到边缘服务器上将造成带宽和存储资源的严重 浪费。海量社交内容通过社交连接在移动智能设备拥有者之间的传播迫切需要一种新型的 内容分发方式来改善整个分发系统的性能。
[0003] 同时，随着设备与设备通信技术的发展，边缘网络中的用户之间直接进行内容交 换成为可能。将耗费流量的社交内容缓存到边缘网络的设备中，并令这些设备充当服务器 为其他设备服务可以减轻边缘服务器的负载和网络资源的消耗。
[0004] 以上【背景技术】内容的公开仅用于辅助理解本发明的发明构思及技术方案，其并不 必然属于本专利申请的现有技术，在没有明确的证据表明上述内容在本专利申请的申请日 已经公开的情况下，上述【背景技术】不应当用于评价本申请的新颖性和创造性。
【发明内容】
[0005] 本发明（主要）目的在于提出一种边缘网络区域中社交内容缓存方法，以解决上 述现有技术存在的资源浪费的技术问题。
[0006] 为此，本发明提出一种边缘网络区域中社交内容缓存方法，在每个时隙对边缘网 络区域内的所有用户进行如下步骤：第一步：构建候选内容集合；第二步：预测所述候选内 容集合中各个内容的区域流行度指数；第三步：预测用户区域转移概率；第四步：根据区域 流行度指数和用户区域转移概率获得候选内容集合中的每一个内容若被缓存将获得的收 益比；第五步：以所述收益比为概率从所述候选内容集合中随机选择相应内容进行缓存。
[0007] 所述第二步包括如下步骤：
[0008] 1. 1)统计所述用户的社交影响力指数；
[0009] 1. 2)统计所述用户的区域偏好度；
[0010] 1. 3)根据所述社交影响力指数和区域偏好度预测内容的区域流行度指数。
[0011] 所述第I. 1)步通过
统计所述用户的社交影响力指数，其 中，C是指在时隙t中由用户U在社交网络中分享并且由用户V进一步转发的社交内容 的数量，校f是指在时隙t中由用户u自己产生或者分享的内容的数量，W是统计所参考的 一个时间窗口。
[0012] 所述第1. 2)步通过
[0013]
[0014] 统计所述用户的区域偏好度；其中表示用户U在之前的时间窗口
[τ-w'，τ-1]内停留在区域r的时间，是指用户U在时隙T之前停留过的区域的集合， W'是参考的时间窗口的长度。
[0015] 所述第1. 3)步通过
[0016]
[0017] 预测内容的区域流行度指数；
[0018] 其中S(C)表示已经分享过内容c的用户集合，F(U)表示在社交网络中直接与用 户u相连的用户，/^>3 1表示在时隙T时用户V通过用户u的影响，在区域r请求内容 c的可能性；e[0，i]。
[0019] 所述第三步包括如下步骤：
[0020] 2. 1)统计所述用户的区域转移指数；
[0021] 2. 2)基于所述区域转移指数和用户的区域偏好度，预测用户移动指数。
[0022] 所述第2. 1)步通过
[0023]
[0024] 获得用户的区域转移指数，其中，Af=表示在时隙T-I中直接从边缘网络区域r 中移动到边缘网络区域s的用户的数量，R表示所有边缘网络区域的集合。
[0025] 所述第2. 2)步通过
[0026]
[0027] 预测用户移动指数，其中'^"是指用户U在时隙T-I时所在的区域，_Puf是所述 用户区域偏好度。
[0028] 本发明与现有技术对比的有益效果包括：本专利申请参考区域流行度指数和用户 区域转移概率进行缓存复制，避免用户缓存资源的盲目浪费。
【附图说明】
[0029] 图1是本专利申请的一种边缘网络区域中社交内容缓存方法的流程图。
[0030] 图2是本专利申请的预测内容的区域流行度指数的流程图。
[0031] 图3是本专利申请的预测用户区域转移概率的流程图。
【具体实施方式】
[0032] 下面结合【具体实施方式】并对照附图对本发明作进一步详细说明。应该强调的是， 下述说明仅仅是示例性的，而不是为了限制本发明的范围及其应用。
[0033] 参照以下附图，将描述非限制性和非排他性的实施例，其中相同的附图标记表示 相同的部件，除非另外特别说明。
[0034] 本领域技术人员将认识到，对以上描述做出众多变通是可能的，所以实施例仅是 用来描述一个或多个特定实施方式。
[0035] 如图1所示，本专利申请提出一种边缘网络区域中社交内容缓存方法，该方法是 基于离散时隙的，在每一个时隙中，边缘网络区域中的用户将按照以下步骤选择内容进行 缓存：第一步：构建候选内容集合；第二步：预测候选内容集合中各个内容的区域流行度指 数；第三步：预测用户区域转移概率；第四步：根据区域流行度指数和用户区域转移概率获 得候选内容集合中的每一个内容若被缓存将获得的收益比；第五步：以所述收益比为概率 从所述候选内容集合中随机选择相应内容进行缓存。
[0036] 下面将做进一步详细的说明。
[0037] 如图2所示，基于传播的内容区域流行度预测的主要目的是找出内容区域流行度 的度量方式，旨在回答，下一个时隙T时，在一个特定的边缘网络区域中一共有多少个用户 将会请求下载一个社交内容。也就是说，内容区域流行度主要是由内容在区域中被请求的 次数所决定的。一个区域中的用户对一个内容的请求次数越多，该内容在此区域中就越流 行。
[0038] 根据历史社交记录得到社交用户之间的社交影响力指数。具体的做法是，将目前 时隙之前的一段时间设定为一个参考时间窗口，并将该时间窗口内一个用户的社交好友对 其所产生或者分享内容的转发频率作为该用户对其好友的社交影响力指数。
[0039] 根据历史数据得到一个用户对于一个区域的偏好程度。具体的做法是，将目前时 隙之前的一段时间设定为一个参考时间窗口，并将该时间窗口内一个用户一个边缘网络区 域中的停留时间占总时间的比例作为用户对该区域的偏好。用户在一个边缘网络区域中的 停留时间越长，则用户对此边缘网络区域的偏好程度越高。
[0040] 内容的区域流行度指数预测是指在特定的一个时隙中，一个内容在一个区域中将 收到的请求的数量。内容的区域流行度指数受到社交传播的影响。具体的预测方式是，确 定一个社交内容目前已经被哪些用户进行了缓存，计算出这些用户对其好友的社交影响力 指数，并对这些好友的区域偏好度进行计算。将用户对好友的社交影响力指数和对应好友 对于区域的偏好结合起来考虑，最终得到时隙T时一个内容c在一个区域r中的预测的流 行度次
[0041] 为了获得内容的区域流行度指数，首先需要对用户之间的社交影响力指数进行评 估。令表示社交影响力指数，它表示在时隙T中，用户U吸引用户V来分享它所发送内容 的能力。实际上，被很多因素所影响，包括被分享的内容本身，用户的偏好，以及内容被 分享的情景。本专利申请选择使用数据驱动的方法，通过考虑历史社交记录来计算/U(IV。
[0042]
[0043] 在上式中，.是指在时隙t中由用户U在社交网络中分享并且由用户V进一步 转发的社交内容的数量。'是指在时隙