CN106789261A - 一种信息中心网络的局部内容流行度动态确定方法 - Google Patents

一种信息中心网络的局部内容流行度动态确定方法 Download PDF

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曾振科
罗建桢
雷方元
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Guangdong Polytechnic Normal University
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Abstract

一种信息中心网络的局部内容流行度动态确定方法，在ICN中，采取基于内容的架构替代当前基于主机的网络架构，以数据驱动的方式进行通信，内容流行度的确定是ICN实现高效缓存和路由的基础。本发明应用复杂网络社团划分算法，基于滑动窗口机制实现局部内容流行度的动态确定，具体包括两部分：一是网络社团的划分，以路由器或交换机为节点，以它们之间的物理连接为边，构建复杂网络，应用复杂网络社团算法将网络划分为不同社团；二是在每个社团内，计数用户请求的兴趣包（Interest Packet）的数目，基于滑动窗口机制，确定数据内容局部流行度。本发明能较好地确定ICN数据内容流行度，提升ICN缓存和路由的效率。

Description

一种信息中心网络的局部内容流行度动态确定方法
技术领域
本发明属于计算机领域，涉及网络方面的一种解决方法。
背景技术
为了适应互联网应用由发送者驱动的端对端通信模式向接收者驱动的海量内容获取模式的转变，同时增强网络对安全性、业务质量、移动性、可扩展性等方面的支持，研究者们近年来提出了一类以信息为中心的新型网络体系架构，统称为信息中心网络(Information-Centric Networking,简称ICN)，来取代现在的TCP/IP网络协议，改进的核心关键在于完成舍弃了基于IP地址的通信方式，采用了基于数据驱动的通信方式，根据内容本身对网络中的所有内容进行命名、转发路由和缓存等，其中，内容流行度的确定是高效地实现ICN架构的关键。
目前在Internet网络中，研究者对于内容的流行度的分析都是从网络全局的角度出发，如以当前微博/Twitter、微信等互联网的热门应用的内容为对象，应用数据挖掘技术，探索内容的流行度。在ICN缓存和路由等研究中，研究者通常假设内容的流行度为全局已知量，而内容全局流行度不仅表示困难，并且全局的流行度并不一定代表局部用户的需求，如：ICN节点缓存的目的就是满足局部用户的需求，同时，内容流行度随着时间的变化而发生变化。
为此，本发明专利在ICN框架下，应用复杂网络社团思想，通过计数用户请求的兴趣包(Interest Packet)，基于滑动窗口机制，确定数据内容局部流行度的时空变化。本发明专利确定的ICN数据内容流行度能为ICN的高效缓存和路由的提供方法。
发明内容
本发明专利在ICN框架下，提出了一种全新的ICN局部内容流行度确定方法，较好地解决ICN内容流行度的确定困难的问题，为ICN的高效缓存、路由和灵活控制等问题提供基础。下面分别从社团、节点社团重要度、社团划分和内容流行度的定义以及内容流行度滑动窗口确定机制等方面来说明本发明提出的缓存策略。
本发明的技术方案：
一、社团：对Internet网络结构的实证研究显示，Internet网络结构具有明显的社团特性，即在同一社团内部，节点之间连接相对紧密，而在社团之间的节点之间的连接相对稀疏。并且在同一社团内的大部分用户所关心的内容(兴趣)也是相似的。
二、社团划分：以路由器/交换机为节点，以它们之间的物理连接为边构建复杂网络，以网络模块度公式(1)为目标函数，应用优化算法将网络划分为不同的社团。
其中Nc表示网络中社团的数目，M表示网络中连接的总数，mc表示社团c内节点之间的连接数，dc表示社团c内所有节点度数之和。
三、内容流行度定义：在一定时间周期内，统计内容在一个社团内被用户请求的次数，在ICN中，用Popu(i)表示在当前统计周期内的对于内容i的访问频率，用Reqt(i)表示本周期内对内i的访问次数，则流行度计算如下：
四、滑动窗口确定机制：为了确定数据内容的流行度的动态变化和区域特性，消除历史累计热度的影响，采用滑动窗口机制对内容的流行度进行动态更新计算。如图1所示。其中T为时间窗口，内容数据热度Popu(t)(i)每隔时间△t更新一次，△Nt(i)表示在时间间隔(t,t+△t)区间内请求的达到次数。
Popu(t+△t)(i)＝Popu(t)(i)+△Ni(t)-△Ni(t-T) (3)
附图说明
图1为本发明的内容流行度滑动窗口确定机制；
图2为信息中心网络的局部内容流行度动态确定方法流程。
具体的实施方式
本发明的实施框架示意图如图2所示。
Step1：以路由器/交换机为节点，以它们之间的物理连接为边构建复杂网络，以公式(1)的网络模块度为目标函数，应用优化算法将网络划分为不同的社团；
其中Nc表示网络中社团的数目，M表示网络中连接的总数，mc表示社团c内节点之间的连接数，dc表示社团c内所有节点度数之和。
Step2：确定社团内内容流行度。以社团为单位，在ICN架构内，在一段时间内，记录每个内容被用户Interest包发起请求的次数和该社团内容被用户请求的总次数。
用Popu(i)表示在当前统计周期内的对于内容i的访问频率，用Reqt(i)表示本周期内对内i的访问次数，则流行度计算如下：
Step3：更新社团内容流行度。
为了确定数据内容的流行度的动态变化和区域特性，消除历史累计热度的影响，采用滑动窗口机制对内容的流行度进行动态更新计算。其中T为时间窗口，内容数据热度Popu(t)(i)每隔时间△t更新一次，△Nt(i)表示在时间间隔(t,t+△t)区间内请求的达到次数：
Popu(t+△t)(i)＝Popu(t)(i)+△Ni(t)-△Ni(t-T) (3)。

Claims (2)

1.一种信息中心网络的局部内容流行度动态确定方法，其特征是：
一、社团：对Internet网络结构的实证研究显示，Internet网络结构具有明显的社团特性，即在同一社团内部，节点之间连接相对紧密，而在社团之间的节点之间的连接相对稀疏。并且在同一社团内的大部分用户所关心的内容也是相似的；
二、社团划分：以路由器/交换机为节点，以它们之间的物理连接为边构建复杂网络，以网络模块度公式(1)为目标函数，应用优化算法将网络划分为不同的社团；
Q = Σ c = 1 N ( m c M - d c 2 4 M 2 ) - - - ( 1 )
其中Nc表示网络中社团的数目，M表示网络中连接的总数，mc表示社团c内节点之间的连接数，dc表示社团c内所有节点度数之和；
三、内容流行度定义：在一定时间周期内，统计内容在一个社团内被用户请求的次数，在ICN中，用Popu(i)表示在当前统计周期内的对于内容i的访问频率，用Reqt(i)表示本周期内对内i的访问次数，则流行度计算如下：
Popu t ( i ) = Req t ( i ) N - - - ( 2 )
四、滑动窗口确定机制：为了确定数据内容的流行度的动态变化和区域特性，消除历史累计热度的影响，采用滑动窗口机制对内容的流行度进行动态更新计算。如图1所示。其中T为时间窗口，内容数据热度Popu(t)(i)每隔时间△t更新一次，△Nt(i)表示在时间间隔(t,t+△t)区间内请求的达到次数；
Popu(t+△t)(i)＝Popu(t)(i)+△Ni(t)-△Ni(t-T) (3)。
2.根据权利要求1所述的信息中心网络的局部内容流行度动态确定方法，其特征是：
Step1：以路由器/交换机为节点，以它们之间的物理连接为边构建复杂网络，以公式(1)的网络模块度为目标函数，应用优化算法将网络划分为不同的社团；
Q = Σ c = 1 N c ( m c M - d c 2 4 M 2 ) - - - ( 1 )
其中Nc表示网络中社团的数目，M表示网络中连接的总数，mc表示社团c内节点之间的连接数，dc表示社团c内所有节点度数之和；
Step2：确定社团内内容流行度。以社团为单位，在ICN架构内，在一段时间内，记录每个内容被用户Interest包发起请求的次数和该社团内容被用户请求的总次数；
用Popu(i)表示在当前统计周期内的对于内容i的访问频率，用Reqt(i)表示本周期内对内i的访问次数，则流行度计算如下：
Popu t ( i ) = Req t ( i ) N - - - ( 2 )
Step3：更新社团内容流行度；
为了确定数据内容的流行度的动态变化和区域特性，消除历史累计热度的影响，采用滑动窗口机制对内容的流行度进行动态更新计算，其中T为时间窗口，内容数据热度Popu(t)(i)每隔时间△t更新一次，△Nt(i)表示在时间间隔(t,t+△t)区间内请求的达到次数：
Popu(t+△t)(i)＝Popu(t)(i)+△Ni(t)-△Ni(t-T) (3)。
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