CN101895474A - 一种基于信息扩散的p2p网络路由控制方法 - Google Patents

Abstract

一种基于信息扩散的路由控制方法，包括下列步骤：在P2P网络中的每个节点保存一张命中概率表，表中保存着该节点能够成功查询某种资源的概率值；为每条查询信息设置一个TTL值，用来限制搜索信息转发的深度；预设定两个信息扩散的周期T_s和T_f，在每个节点上对每类资源n分别设置对应的计数器

以及

，以及一个信息扩散的最大深度D_m；根据查找路径上节点现有资源命中概率

，向周围邻居节点转发信息，并逐步更新其资源i的当前命中概率信息；当网络中某个节点i的搜索成功计数器

达到其设置的信息扩散周期T_s或搜索失败的计数器

达到T_f时，该节点启动信息扩散过程，周围邻居根据该节点的历史命中概率

，以及当前命中概率

周期性更新其当前命中概率。

Description

一种基于信息扩散的P2P网络路由控制方法

技术领域

本发明涉及计算机网络通信技术、特别是涉及P2P网络基于概率的资源路由查找方法，算法能指导查询请求更快适应网络节点动态加入、退出带来的资源路由变化，更有效地查找P2P网络资源。

背景技术

P2P对等网络中所有节点都处于平等的地位，每个节点既可以作为服务器来提供资源或服务，同时又可以作为客户端来请求资源。由于P2P网络中不存在中心服务器，相邻的节点之间可以直接交换信息；因此，P2P网络是一种典型的分布式网络，其本身的结构不仅容易实现网络资源的广泛共享，也有利于分布式计算、存储等技术的应用。P2P的网络按照拓扑结构可分为结构化以及非结构化两种：结构化的P2P网络使用DHT(分布式哈希表)控制路由信息。但节点的动态变化使得DHT的维护方法相当复杂。无结构的P2P网络允许节点自由地与网络其他节点建立连接，节点可以自由地加入和退出网络，整个网络具有自由、灵活等优点，目前的P2P网络多是采用这种结构，如Gnutella，Bit torrent等。由于非结构P2P网络节点在拓扑连接上的随机性，给资源定位、信息搜索等造成巨大困难。研究实现非结构P2P网络的资源路由搜索方法一直以来都是P2P网络研究的热点问题之一。

目前，非结构P2P多采用泛洪路由搜索策略，其基本思想是以节点广播的方式进行信息转发，具有很大的盲目性，浪费网络带宽。为了提高路由搜索效率，出现了诸多基于信息索引的方法，如Intelligent-BFS方法通过搜集邻居节点信息，有选择地向部分邻居节点转发搜索信息。Distributed resource location方法在搜索成功后缓存资源的位置，从而在未来的路由选择过程中快速命中资源。APS(Adaptive Probabilistic Search)方法利用节点过去一段时间内的查询信息，对邻居节点赋予不同的资源选择概率，用以指导选择邻居节点来转发搜索信息，向网络中最可能拥有资源的节点方向传递搜索信息。这些方法在网络拓扑结构基本稳定的情况下，经过一段时间搜索后能快速、准确地找到资源路由；考虑无结构P2P网络的特点就是节点可以自由地加入或退出网络，网络拓扑的动态变化会导致资源路由的动态变化，在这种情况下，以上算法需要很长时间才能学习到网络的资源位置并有效地搜索网络资源。

综上，现有无结构P2P网络的资源搜索路由方法都是基于拓扑结构稳定的搜索方法，对于网络拓扑结构动态变化的资源搜索，目前尚未有很好的解决方法，有必要研究P2P网络动态拓扑结构下的资源路由控制方法，使得P2P网络拓扑动态变化带来的资源路由变化能及时的反映给网络各节点，从而提高网络资源的搜索效率。

发明内容

P2P网络允许节点动态加入和退出，是一种动态拓扑架构的网络，这种动态拓扑网络会产生节点资源路由的变化。而现有基于历史查找成功概率的APS搜索技术更适合网络拓扑结构稳定的资源搜索，不能适应网络的这种资源动态变化带来的查找路径变化。本发明就是为了解决这一问题，提出一种基于信息扩散的路由控制方法，提高P2P网络资源查找效率。

实现本发明目的的技术方案是：一种基于信息扩散的路由控制方法，包括下列步骤：

步骤1在P2P网络中的每个节点保存一张命中概率表，表中保存着该节点能够成功查询某种资源的概率值，并根据节点历史查询的结果确定该概率值的大小；

步骤2为每条查询信息设置一个TTL(Time To Live)值，用来限制搜索信息转发的深度；为了实现信息扩散方法，在每个节点上为每类资源n设置两个信息扩散的周期为累计查询成功所对应的计数器，

为累计查询失败所对应的计数器，以及一个信息扩散的最大深度D_m用来控制扩散的影响范围；同时，在网络中资源n的节点i上，保存一个信息扩散时刻的历史命中概率

以及当前命中概率

步骤3根据查找路径上节点现有资源命中概率

向周围邻居节点转发信息，并根据查找成功与否逐步更新其资源i的当前命中概率信息；

步骤4当网络中某个节点i达到其设置的信息扩散周期T_s或T_f时，该节点启动信息扩散过程，周围邻居根据该节点的历史命中概率

以及当前命中概率

周期性更新其当前命中概率；周围邻居节点也以同样的的信息扩散方式将节点动态资源加入或离开信息更快地扩散到其它邻居节点，直到达到此次信息扩散过程的最大扩散深度D_m为止，此时信息扩散过程完成。

所述节点i上资源n的当前命中概率

采用如下公式：

$P_{i,c}^n=\frac{\mathrm{\θ}+S_i^n}{\mathrm{\θ}+N_i^n}---\left(1\right)$

其中，参数θ为一很小的值，防止命中概率的值为0；

为节点i上资源n的累计成功查询的总数量；

为节点i上资源n的累计查询总数量。

所述步骤3中，查询信息尽可能地向

越大的节点方向转发；查询信息避免向越大节点方向转发；当节点i达到信息扩散周期时，将当前时刻的

保存在

中，以便在下一次信息扩散时计算命中概率的变化情况。从公式(1)中可以看出：节点的命中概率是与历史成功查询次数成正比，并与总的查询次数成反比。

越大表明由该节点转发查询资源n的成功率越高，

越小则表明由该节点转发查询资源n的成功率越低。

所述步骤3中，P2P网络信息搜索的路由控制过程如下：

(1)搜索的起始节点初始化TTL值，并在邻居节点中选择命中概率最大的节点，向该节点转发查询信息。

(2)查询信息达到邻居节点，将查询信息的TTL值减1，如果TTL小于0则认为此次查询结束，否则执行下一步；

(3)将该节点累计的转发次数

增加1，利用公式(1)更新自身的命中概率(这里调整的命中概率是悲观方式，即假设该节点没有命中资源，则只增加转发次数计数)，并检测是否拥有查询信息所对应的资源，若有则资源查找成功，沿着搜索信息相反的方向发送搜索成功的反馈信息，执行步骤(4)；否则，根据节点的资源命中概率表，选择当前命中概率值最大的邻居节点转发搜索信息，重复执行步骤(2)；

(4)接收到成功反馈信息的节点，将累计的成功转发次数

增加1，并利用公式(1)更新自身的当前命中概率；重复执行步骤(4)，直到反馈信息到达搜索的起始节点为止；

(5)在执行步骤(3)和(4)的过程中，当有节点搜索成功的计数器达到T_s或者搜索失败的等于T_s或搜索失败的周期计数

等于T_f时，该节点便向其周围邻居节点进行信息扩散，以更新网络中节点在资源n上的命中概率，同时对

清零，以便进行下一次概率权重更新；

(6)信息搜索过程结束。

为了使路由方法更好地适应网络动态变化，降低资源变动对查询效率的影响，本实例运用信息扩散的方法，在一定的概率更新周期内，使节点在适当的范围内进行信息扩散。通过将节点变化的路由信息传递给相邻的节点，使得接收到扩散信息的邻居节点可以重新调整自身的命中概率，以便能够正确地指导未来的查询信息，及时地适应网络资源或节点的动态变化。

基于信息扩散的路由控制方法具体为：对于某个节点k，当k的累积搜索成功的次数已经等于T_s，或累计搜索失败的次数等于T_f时，则k达到该节点的信息扩散周期，触发一次信息扩散；节点k初始化一个空的已更新集合Q，用来保存信息扩散过程中已更新过的节点，并将节点k添加到集合Q中；对处于最大扩散深度D_m范围内的节点k的邻居节点i，所采用的信息扩散的概率更新公式如下：

$P_{i,\mathrm{new}}^n=P_{i,c}^n+\mathrm{\α}\×\frac{1}{\mathrm{Cd}\left(C_i\right)}\×\underset{j\∈C_i}{\mathrm{\Σ}}(P_{j,c}^n-P_{j,o}^n)---\left(2\right)$

其中，表示i节点，其对应第n类资源利用信息扩散更新后的概率权重，此时，节点的当前概率

用

进行更新；节点集合C_i为节点i上所有邻居节点neigb(i)与节点集合Q上的交集；节点i根据集合C_i中每个节点j前后两个周期的概率权重变化来调整自身的概率权重；设集合C_i的长度为Cd(C_i)，

反映了集合C_i中节点在资源n上的平均搜索命中概率的变化量：如果这个变化量为正值，则反映了周围节点在此资源的命中点概率正在不断增加，说明i节点周围有新的n资源的加入；变化量等于0则说明周围节点的命中概率目前没用明显的变化，该区域的节点资源处于比较稳定的状态；变化量为负值则表示说明i节点周围可能存在资源n离开的情况，导致命中搜索概率的下降；参数α为扩散系数(0＜α＜1)，表示扩散信息对节点i概率权重的影响程度。

所述步骤4中，信息扩散的具体过程可以按如下几个步骤进行：

(1)节点k达到信息扩散周期，初始化当前扩散深度d_c为0，并初始化已更新节点集合Q，其中Q中仅含有信息扩散起始节点k。

(2)比较当前信息扩散的深度d_c与D_m的大小，若d_c小于D_m，信息扩散节点k向周围的邻居节点发送当前扩散深度d_c、已更新集合Q等作为信息扩散的通知信息，并执行下一步；否则，转到步骤(6)；

(3)接收到扩散通知的每一个邻居节点i判断自己是否属于已更新集合Q；若是，则节点i已完成信息更新；否则执行下一步；

(4)对应接收到扩散信息的某个邻居节点i，则节点i利用上面的公式(2)对自身的概率权重进行更新，得到新的当前概率值

同时，将节点i添加到已更新集合Q中，以防止重复更新该节点的概率信息；i节点将当前扩散深度d_c增加1，并将当前扩散深度、已更新集合等扩散通知信息传递给其所有邻居节点，递归执行步骤(2)；

(5)当节点k的所有的邻居节点都已更新完毕，节点k更新自身的历史概率

为当前命中概率

并设置自身的计数器

为0。

(6)信息扩散过程结束。

本发明能够高效地指导P2P网络查询信息的路由方向，适应节点的随机加入或离开，对节点资源的变化能够做出及时的响应。通过信息扩散动态地调整更多节点的路由信息，加快整个网络命中概率的收敛速度，减少资源变动对搜索路由策略的影响。方法简单，容易实现。

附图说明

图1节点转发信息流程图

图2节点扩散信息流程图

图3查询信息路由过程图

图4节点资源离开时命中率变化图

图5节点资源加入时命中率变化图

具体实施方式

下面给出本发明的一个具体实施过程的例子，实施用例采用信息扩散的路由策略，对查询信息的转发方向进行控制。本实例随机地产生一个拥有5000个节点的非结构化P2P网络拓扑，并按25％的比例为网络中的部分节点分配5种不同的资源，每种资源用关键字唯一标示。为每个节点随机地初始化邻居节点的连接，彼此相邻的两个邻居节点可以直接进行信息的传递。通过在网络层上实现信息扩散算法，能够有效地指导查询信息的转发方向，并在网络节点资源出现变化时对其它节点的信息作相应地调整，以提高搜索算法的稳定性与准确性。本实例中的P2P环境是一个动态的网络，网络中的节点以及节点所拥有的资源都会以5％的概率动态地加入或离开网络。搜索成功的信息扩散的周期T_s为4，搜索失败的信息扩散周期T_f为10，TTL的最大限值为50。

参照流程图1，P2P网络信息搜索的路由控制过程如下：

步骤101，由搜索的起始节点来初始化TTL值。步骤102，节点在其邻居节点中选择命中概率最大的邻居节点，向该节点转发查询信息和TTL值，当查询信息达到邻居节点，该邻居节点将查询信息的TTL值减1。步骤103，判断节点的TTL值是否小于0，如果小于0则查询信息达到预先设定的最大深度，查询过程结束，否则执行步骤104。步骤104，将该节点累计的转发次数增加1，利用公式(1)更新自身的命中概率(这里调整的命中概率是悲观方式，即假设该节点没有命中资源，则只增加转发次数计数)。步骤105，检测节点是否拥有查询信息所对应的资源，若有则资源查找成功，并沿着搜索信息相反的方向发送搜索成功的反馈信息，执行步骤106；否则，根据节点的资源命中概率表，选择当前命中概率值最大的邻居节点转发搜索信息，重复执行步骤102。步骤106，接收到成功反馈信息的节点，将累计的成功转发次数

增加1，并利用公式(1)更新自身的当前命中概率。步骤107，判断搜索成功的信息反馈是否达到了搜索的起点，若没有，则重复执行步骤106，此时搜索成功路径上所有节点的当前命中概率更新完成，信息搜索过程结束。步骤108，在执行步骤104和106的过程中，判断是否有节点搜索成功的计数器

达到T_s或者搜索失败的周期计数

达到T_f时，若有，则执行步骤109。步骤109，达到信息扩散的节点向其周围邻居节点进行信息扩散，以更新网络中节点在资源n上的命中概率，同时对

清零，以便进行下一次概率权重更新。

为了使路由方法更好地适应网络动态变化，降低资源变动对查询效率的影响，本实例运用信息扩散的思想，在一定的概率更新周期内，使节点在适当的范围内进行信息扩散。通过将节点变化的路由信息传递给相邻的节点，使得接收到扩散信息的邻居节点可以重新调整自身的命中概率，以便能够正确地指导未来的查询信息，及时地适应网络资源或节点的动态变化。

对照流程图2，其信息扩散的具体过程可以按如下几个步骤进行：

步骤201，节点k达到信息扩散周期，初始化当前扩散深度d_c为0，并初始化已更新节点集合Q，其中Q中仅含有信息扩散起始节点k。步骤202，比较当前信息扩散的深度d_c与D_m的大小，若d_c小于D_m，执行步骤203，否则说明节点的信息扩散达到预期设定的扩散深度，信息扩散过程结束。步骤203，信息扩散节点k向其周围的邻居节点发送当前扩散深度d_c、已更新集合Q等作为信息扩散的通知信息。步骤204，对于接收到扩散通知的每一个邻居节点i判断自己是否属于已更新集合Q；若是，则说明该节点i已完成信息更新，不需要信息更新；否则执行步骤205。步骤205，对于需要信息更新的某个邻居节点i，则节点i利用上面的公式(2)对自身的概率权重进行更新，得到新的当前概率值

同时，将节点i添加到已更新集合Q中，以防止重复更新该节点的概率信息；i节点将当前扩散深度d_c增加1，并将当前扩散深度、已更新集合等扩散通知信息继续传递给与其所有邻居节点，递归地重复执行步骤202。步骤206，在信息扩散过程中，判断节点的所有的邻居节点是否都已更新完毕。步骤207，当节点的所有邻居节点都已更新完毕，此时节点更新自身的历史概率为当前命中概率，并对清零，以启动下一次信息扩散过程。

结合图3来说明本实例中的查询信息的路由控制以及节点命中概率的更新过程，当图中节点A想要查询资源R，首先，A部署3个walk进行查询，每个walk信息在邻居节点(B、C、F)之间进行转发。B、C、F接收到查询信息后检查自己的资源里是否含有R资源，有则返回给A否则继续转发，直到walk中的TTL减少到0结束，在节点转发walk的同时要修改对该资源的累积转发数量，即公式(1)中的

当walk沿着路径A-F-J-M-N在节点N处发现资源时，首先节点N会发出成功查询的反馈信息给节点A，每个接收到成功反馈的节点(A、F、J、M、N)都会重新调整自身的命中概率。同时，根据节点所记录的更新周期，判断是否需要进行信息扩散，假设F和J节点达到了预定的成功扩散的周期，这时F、J会根据公式(2)向周围的邻居节点I、K、G发送扩散信息。节点I在接收到扩散信息后，以节点F、J构成集合C，并运用公式(1)重新调整自身命中概率。然后，判断是否继续向下一层节点进行信息扩散，本实例预定的信息扩散深度D_m为2，则K、G节点在更新自身概率后会继续向H节点扩散信息，直到达到最大的扩散深度为止。这样，一个完整的查询以及概率更新、扩散的过程就结束了。

对于某个具体的节点进行分析，例如节点F，随着搜索数量的不断增加，F的搜索成功次数会不断上升。累积搜索数量每达到一个扩散周期时，一个周期内增加的概率值都会扩散给相邻的节点G、I，以便引导更多的搜索信息向节点F转发，进而命中节点N中的资源。若某一时刻节点N的资源不存在或节点N离开了网络，此时，节点F针对N所转发的搜索信息会频繁失败，从而导致F的命中概率会持续地下降。每当失败的搜索数量累计到一定周期时，同样地会向节点G、I进行信息扩散，将命中概率的变化情况通知给邻居节点，节点G、I会及时降低自身的概率以适应节点N所带来的影响，避免更多的搜索信息向F节点转发。图4和图5分别描述了节点资源变动时查询命中率的变化情况。图4描述了网络在有节点离开的情况下，查询命中率的变化情况。在查询总数10000次的查询过程中，表示在进行到5000次查询以后，网络中的部分节点按一定的概率，随机地离开网络或更改资源。此时，信息扩散算法和APS算法的查询命中率都有明显的下降，从图中的曲线可以看出，信息扩散算法能够较好地适应网络的动态变化，而APS算法受节点的离开的影响较大。图5描述了网络在节点加入的情况下，查询命中率的变化情况。在总数为10000次的查询过程中，查询进行5000次查询以后，部分携带资源的节点按一定的概率加入到网络中，随着资源数量的增加，搜索资源的命中概率会随着提高，从图中可以看出，由于信息扩散算法能够及时将这种资源变化的信息共享给更多的节点，其资源命中率增长速度要好于APS算法。

Claims (6)

1.一种基于信息扩散的路由控制方法，其特征是，该方法包括下列步骤：

步骤1在P2P网络中的每个节点保存一张命中概率表，表中保存着该节点能够成功查询某种资源的概率值，并根据节点历史查询的结果确定该概率值的大小；

步骤2为每条查询信息设置一个TTL值，用来限制搜索信息转发的深度；预设定两个信息扩散的周期T_s和T_f，T_s为累计查询成功所对应的扩散周期，T_f为累计查询失败所对应的扩散周期，在每个节点上对每类资源n分别设置对应的计数器

以及

以及一个信息扩散的最大深度D_m用来控制扩散的影响范围；同时，在网络中资源n的节点i上，保存一个信息扩散时刻的历史命中概率

以及当前命中概率

步骤3根据查找路径上节点现有资源命中概率

向周围邻居节点转发信息，并根据查找成功与否逐步更新其资源i的当前命中概率信息；

步骤4当网络中某个节点i的搜索成功计数器

达到其设置的信息扩散周期T_s或搜索失败的计数器

达到T_f时，该节点启动信息扩散过程，周围邻居根据该节点的历史命中概率以及当前命中概率

周期性更新其当前命中概率；周围邻居节点也以同样的的信息扩散方式将节点动态资源加入或离开信息更快地扩散到其它邻居节点，直到达到此次信息扩散过程的最大扩散深度D_m为止，此时信息扩散过程完成。

2.根据权利要求1所述的路由控制方法，其特征是，所述节点i上资源n的当前命中概率

采用如下公式：

$P_{i,c}^n=\frac{\mathrm{\θ}+S_i^n}{\mathrm{\θ}+N_i^n}---\left(1\right)$

其中，参数θ为一很小的值，防止命中概率的值为0；为节点i上资源n的累计成功查询的总数量；为节点i上资源n的累计查询总数量。

3.根据权利要求1或2所述的路由控制方法，其特征是，所述步骤3中，查询信息尽可能地向

越大的节点方向转发；查询信息避免向

越大节点方向转发；当节点i达到信息扩散周期时，将当前时刻的

保存在

中。

4.根据权利要求1所述的路由控制方法，其特征是，所述步骤3中，P2P网络信息搜索的路由控制过程如下：

(1)搜索的起始节点初始化TTL值，并在邻居节点中选择命中概率最大的节点，向该节点转发查询信息。

(2)查询信息达到邻居节点，将查询信息的TTL值减1，如果TTL小于0则认为此次查询结束，否则执行下一步；

(3)将该节点累计的转发次数

增加1，利用公式(1)更新自身的命中概率(这里调整的命中概率是悲观方式，即假设该节点没有命中资源，则只增加转发次数计数)，并检测是否拥有查询信息所对应的资源，若有则资源查找成功，沿着搜索信息相反的方向发送搜索成功的反馈信息，执行步骤(4)；否则，根据节点的资源命中概率表，选择当前命中概率值最大的邻居节点转发搜索信息，重复执行步骤(2)；

(4)接收到成功反馈信息的节点，将累计的成功转发次数

增加1，并利用公式(1)更新自身的当前命中概率；重复执行步骤(4)，直到反馈信息到达搜索的起始节点为止；

(5)在执行步骤(3)和(4)的过程中，当有节点搜索成功的计数器

达到T_s或者搜索失败的等于T_s或搜索失败的周期计数

等于T_f时，该节点便向其周围邻居节点进行信息扩散，以更新网络中节点在资源n上的命中概率，同时对或

清零，以便进行下一次概率权重更新；

(6)信息搜索过程结束。

5.根据权利要求1所述的路由控制方法，其特征是，所述路由控制方法进一步具体为：对于某个节点k，当k的累积搜索成功的次数已经等于T_s，或累计搜索失败的次数等于T_f时，则k达到该节点的信息扩散周期，触发一次信息扩散；节点k初始化一个空的已更新集合Q，用来保存信息扩散过程中已更新过的节点，并将节点k添加到集合Q中；对处于最大扩散深度D_m范围内的节点k的邻居节点i，所采用的信息扩散的概率更新公式如下：

$P_{i,\mathrm{new}}^n=P_{i,c}^n+\mathrm{\α}\×\frac{1}{\mathrm{Cd}\left(C_i\right)}\×\underset{j\∈C_i}{\mathrm{\Σ}}(P_{j,c}^n-P_{j,o}^n)---\left(2\right)$

其中，

表示i节点，其对应第n类资源利用信息扩散更新后的概率权重，此时，节点的当前概率

用

进行更新；集合C_i为节点i上所有邻居节点neigb(i)与节点集合Q上的交集；节点i根据集合C_i中每个节点j前后两个周期的概率权重变化来调整自身的概率权重；设集合C_i的长度为Cd(C_i)，

反映了集合C_i中节点在资源n上的平均搜索命中概率的变化量：如果这个变化量为正值，则反映了周围节点在此资源的命中点概率正在不断增加，说明i节点周围有新的n资源的加入；变化量等于0则说明周围节点的命中概率目前没用明显的变化，该区域的节点资源处于比较稳定的状态；变化量为负值则表示说明i节点周围可能存在资源n离开的情况，导致命中搜索概率的下降；参数α为扩散系数(0＜α＜1)，表示扩散信息对节点i概率权重的影响程度。

6.根据权利要求1所述的路由控制方法，其特征是，所述步骤4中，当节点k的某个资源计数器达到T_s或T_f时触发信息扩散，其信息扩散的具体过程按如下几个步骤进行：

(1)节点k达到信息扩散周期，初始化当前扩散深度d_c为0，并初始化已更新节点集合Q，其中Q中仅含有信息扩散起始节点k。

(2)比较当前信息扩散的深度d_c与D_m的大小，若d_c小于D_m，信息扩散节点k向周围的邻居节点发送当前扩散深度d_c、已更新集合Q等作为信息扩散的通知信息，并执行下一步；否则，转到步骤(6)；

(3)接收到扩散通知的每一个邻居节点i判断自己是否属于已更新集合Q；若是，则节点i已完成信息更新；否则执行下一步；

(4)对应接收到扩散信息的某个邻居节点i，则节点i利用上面的公式(2)对自身的概率权重进行更新，得到新的当前概率值

同时，将节点i添加到已更新集合Q中，以防止重复更新该节点的概率信息；i节点将当前扩散深度d_c增加1，并将当前扩散深度、已更新集合等扩散通知信息传递给其所有邻居节点，递归执行步骤(2)；

(5)当节点k的所有的邻居节点都已更新完毕，节点k更新自身的历史概率

为当前命中概率

并设置自身的计数器

为0。

(6)信息扩散过程结束。

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