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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明公开了一种一种基于节点强弱社交关系变化预测的缓存管理方法，包括：S1、根据节点的历史相遇频率阈值，将节点的社交关系划分为强社交关系和弱社交关系；S2、周期性的统计相遇的节点，计算相邻两个时间窗口社交关系变化情况，并采用加权平均方法计算社交关系预测变化率；S3、划分消息类型，并根据社交关系变化率、消息存储时间、跳数和剩余生存时间评估消息的价值量；S4、将消息队列逻辑上划分为受保护的缓存队列、限制删除的缓存队列、可丢弃消息的缓存队列，并根据消息的价值量排名分配依次分配到不同的队列中。本发明通过对节点的社交关系变化情况进行研究，对缓存队列多级划分，合理分配缓存资源，降低了网络负载，提高网络的整体性能。
主权项：1.一种基于节点强弱社交关系变化预测的缓存管理方法，其特征在于，在机会网络中，通过周期性的统计节点历史相遇集合，预测节点强弱社交关系变化情况，计算消息的保存价值并按照价值高低放入动态划分的缓存队列中，节点缓存溢出时，通过该方法对缓存进行管理，该方法包括以下步骤：S1、建立节点社交关系模型，根据节点的历史相遇频率阈值，将节点的社交关系划分为强社交关系和弱社交关系；S2、建立社交关系变化预测模型，周期性的统计相遇的节点，计算相邻两个时间窗口社交关系变化情况，并采用加权平均方法预测社交关系变化率；S3、建立消息价值量化模型，与消息目的节点的社交关系是划分消息类型的依据，并根据消息存储时间、跳数和剩余生存时间评估消息的价值量；S4、建立消息多级队列模型，将节点的消息队列逻辑上划分为受保护的缓存队列、限制删除的缓存队列、可丢弃消息的缓存队列。并根据消息的价值量排名分配依次分配到不同的队列中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于节点强弱社交关系预测的缓存管理方法
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