一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法
【技術領域】
[0001] 本發明屬于網絡社區發現方法技術領域，涉及一種基于自適應代理的漸進式社區 發現方法。
【背景技術】
[0002] 基于主觀需求的社區發現一般是由用戶主動發起，目的是通過創造社會交互機會 實現或滿足某種主觀意圖或需求，例如完成一項任務、舉辦一項活動等。一般而言，不論出 于何種具體目的，基于主觀需求的社區發現機制皆具有統一的模式，即發現并組織滿足特 定需求的個體，使其在動態社區中進行交互并達成目標。
[0003] 智能便攜設備的廣泛普及引領人類社會逐步跨入移動互聯時代。一方面，智能便 攜設備具有的無線通信與實時感知能力使其成為信息收集與傳播的重要載體;另一方面， 聚集在一起的多個智能便攜設備可以在一定條件下形成自組織網絡，從而為用戶之間的信 息共享與社會交互提供了便利。
[0004] 機會網絡逐漸成為移動社交網絡的重要形態之一，而網絡拓撲的動態性是其最顯 著的特點。具體而言，由于不同用戶移動模式存在時空差異性，使得機會網絡的拓撲結構處 于實時變化之中，導致物理空間中用戶間社會交互的發生具有隨機性特點。所以，如何有效 應對機會移動社交網絡固有的動態性，發現滿足用戶主觀需求的社區，是社區發現研究需 要面對的一個挑戰。主要表現在以下兩個方面:其一，基于主觀需求進行的社區發現一般會 具有一些特殊的約束條件，例如預期的社區規模、社區成員的組成結構等。如何使得所發現 的社區滿足社區發起者的主觀期望是最主要的挑戰。其二，基于機會傳播的社區發現機制 下，代理節點需要不停地與其他節點進行匹配以決定是否邀請其加入社區，因此帶來了用 戶隱私保護的問題。如何在有效發現社區的同時保護參與者的隱私也是需要面對的挑戰。
【發明內容】
[0005] 針對以上缺陷，本發明提供一種既能夠滿足社區發起者主觀期望，又能很好保護 隱私的基于自適應代理的漸進式社區發現方法。
[0006] 本發明的技術方案為：
[0007] -種基于自適應代理的漸進式社區發現方法，通過引入至少兩個代理選擇標準， 設計至少兩種代理選擇策略，實現社區發起者主觀期望發現的社區。
[0008] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法的代理選擇標準為節點活躍 度、節點間社會關系、節點有效性中的兩種或者多種的組合。
[0009] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法采用單一拷貝轉發機制，保 證社區發現的整個過程處于可控狀態。
[0010] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法采用代理到用戶的信息匹配 機制，匹配機制是指代理節點將社區發現任務的相關信息發送給用戶，由用戶進行匹配并 返回結果，用戶無需向代理節點上傳其偏好信息，避免泄露用戶隱私。
[0011] -種基于自適應代理的漸進式社區發現方法，以下步驟：
[0012] 步驟一:社區發起者依據其主觀需求定制社區發現任務；
[0013] 步驟二:社區發起者將定制好的社區發現任務發布至動態機會網絡中，并成為首 個代理節點；
[0014] 步驟三:隨著代理節點在物理世界不斷移動，社區發現任務被傳遞給與其隨機相 遇的其他用戶進行匹配，匹配成功的用戶被邀請加入社區；同時，發起代理選擇以決定是否 有更合適的用戶成為新的代理節點；
[0015] 步驟四：依據社區發現任務的執行結果通知發起者及其他匹配成功的用戶。
[0016] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法的社區發現任務劃分為一般 式社區發現任務、閉合式社區發現任務以及開放式社區發現任務。
[0017] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法步驟一的社區發現任務需在 發起者預期的社區發現失效時間之前完成。
[0018] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法采用社區發現成功率來評 價，的社區發現成功率為社區發現失效時間內成功完成創建的社區比例。
[0019] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法采用用戶體驗來評價，的用 戶體驗為社區發起者與所有社區成員之間社會關系的總和。
[0020] 優選地，一種基于自適應代理的漸進式社區發現方法采用社區發現開銷來評價， 的社區發現開銷包含兩個方面，其一是產生于代理節點之間的任務切換開銷，其二是產生 于代理節點與用戶之間的任務匹配開銷。
[0021] 針對動態機會移動社交網絡中主觀需求驅動的社區發現所面臨的挑戰，本發明將 面向動態機會網絡的社區發現轉換為基于移動代理的信息傳播與匹配問題，并提供一種基 于自適應代理的漸進式基于自適應代理的漸進式社區發現方法，具體通過引入節點活躍 度、節點間社會關系以及節點有效性三個代理選擇標準，設計了多種代理選擇策略，不僅保 證所發現的社區滿足社區發起者主觀期望，而且很好地保護了社區參與者的個人隱私。
【附圖說明】
[0022] 圖1本發明自適應代理基于自適應代理的漸進式社區發現方法步驟示意圖；
【具體實施方式】
[0023]下面結合實施例和附圖來對本發明進行詳細說明。
[0024] 一方面，本發明提出一種基于自適應代理的漸進式基于自適應代理的漸進式社區 發現方法，該方法涉及節點活躍度、節點間社會關系和節點有效性三個不同的代理選擇標 準，并基于上述標準設計了多種代理選擇策略，用于實現在不同用戶主觀需求條件下的選 出最合適的用戶作為代理節點，提升社區發現任務的成功率與時效性。
[0025]另一方面，本發明主要關注動態機會網絡環境下基于主觀需求的社區發現，與傳 統基于客觀特征的社區發現具有顯著的不同。因此，原有的評價體系不再適用，需要引入新 的評價指標。為了驗證本發明所提出的基于自適應代理的漸進式基于自適應代理的漸進式 社區發現方法，引入社區發現成功率、社區發現開銷與用戶體驗三個性能評價標準。
[0026]下表是本發明自適應代理社區發現詳細示意：
[0027]
[0(
[0029] 1、代理選擇標準與選擇策略
[0030] (1)節點活躍度及相應代理選擇策略
[0031] 動態機會移動社交網絡中，節點相對獨立地移動并隨機地與其他節點發生相遇及 交互。通過分析一個節點的歷史相遇記錄，便可以預測該節點在未來一段時間內能遇到的 其他節點數量，而該數值是對節點在動態機會網絡中活躍程度的有效表征。因此，引入的第 一個代理選擇標準節點活躍度。
[0032] 定義1:對于任意一個用戶m，其在未來一段時間ΔΤ內預期能夠遇到的其他用戶 數量即為該用戶當前的活躍度P〇PM(m)。
[0033] 用戶的移動模式一般具有顯著的周期性特征，通常表現為以一天為周期的規律以 及以一周為周期的規律。因此，本章重點研究兩個粒度的用戶活躍度，即天活躍度DP(Daily Popularity)與周活躍度WP(Weekly Popularity) 〇
[0034] 本發明基于用戶的歷史相遇記錄對其活躍度進行預測，考慮到便攜設備有限的計 算能力，一種基本的方法是通過用戶歷史活躍度的平均值對其未來的活躍度進行預測，由 此得到用戶平均天活躍度ADP與用戶平均周活躍度AWP。同時，由于周期性特征之外，用戶的 活躍度還具有時變性特征，因此提出下述假設：
[0035] 假設1:相比較早的歷史相遇記錄，用戶近期的相遇記錄能夠更準確地反應其當前 的活躍度。
[0036] 如果該假設成立，那么一種更好的計算用戶活躍度的方法是引入歷史記錄權重因 子與有效窗口 We (Effect ive Window)，只基于有效窗口內的相遇記錄計算用戶活躍度。不 失一般性地，本發明定義如下歷史記錄權重因子：
[0037]
[0038]其中γ(ω)表示最近的第ω個天/周活躍度的權重。例如，如果有效窗口 We取值為 28天，周活躍度的權重則分別為1，3/4,2/4及1/4。因此，用戶加權天活躍度(WDP)與用戶加 權周活躍度(WWP)可形式化定義為：
[0039]
[0040]
[0041]其中HDP與HWP分別表示用戶的歷史天活躍度與歷史周活躍度，α( ω )與β( ω )則分 別為HDP與HWP的權重因子。顯然，用戶平均活躍度ADP與AWP是相應加權活躍度WDP與WWP的 特例。
[0042]將用戶活躍度作為選擇代理節點的標準，下面介紹作為參照基準的基于自適應代 理的漸進式社區發現方法，該方法基于下述代理選擇策略：
[0043] 規則1:對于任意基于主觀需求的社區發現任務U，如果其代理節點m移動至一個 新的機會網絡〇N x，則0NX中活躍度最高的用戶^被選為新代理節點的充要條件是^的活躍 度Pop(Uj)高于m的活躍度Pop(m)。該規則形式化定義為：
[0044] B(tm)^Uj iff Pop(uj) >Pop(ui),where
[0045] uj￡〇Nx\{ui} &Pop(uj) =max{Pop(ux)}.
[0046] 其中B(U)表示社區發現任務tm的代理節點，0Nx\{m}則表示0NX中除m之外的用戶 集合。
[0047] 現實物理世界中，用戶不停地穿梭于動態機會網絡之中。如果代理節點每次遇到 具有更高活躍度的其他用戶都發起代理切換，則會導致切換過于頻繁，增加算法的通信開 銷。為此引入輔助性代理選擇標準--預期代理活躍度EBP (Expected Broker Popularity)。在每次隨機相遇時，用戶都將其他用戶的活躍度記錄下來，如此便可以構