[发明专利]车联网中信息推送服务处理方法

说明书

本发明提出了一种新颖的车联网中信息推送服务处理方法。在该技术中，首先依据车联个体属性特征将车联网分割成若干个子车联网，使得分割前后的车联网全局相关度损失最小；然后，基于系统中空闲服务器的数量，在这些服务器上优化分配并处理子车联网，从而均衡空闲服务器的工作负载；对于服务器上子车联网中的每个车联个体，获取它兴趣度最高的局部被推送信息，并在整体车联网中，对被推送信息进行全局调整，以便到达最优的信息推送效果。本发明能够显著提高车联网中信息推送服务的准确性、多样性以及效率。

技术领域

本发明涉及一种车联网中信息推送服务处理技术，属于智能交通与信息技术交叉领域。

背景技术

在百度百科中，中国物联网校企联盟关于车联网(IoT：Internet of Vehicles)的定义为：车联网是由车辆位置、速度和路线等信息构成的巨大交互网络。通过GPS、RFID、传感器、摄像头图像处理等装置，车辆可以完成自身环境和状态信息的采集；通过互联网技术，所有的车辆可以将自身的各种信息传输汇聚到中央处理器；通过计算机技术，这些大量车辆的信息可以被分析和处理，从而计算出不同车辆的最佳路线、及时汇报路况和安排信号灯周期。

信息推送服务是车联网的一个关键技术，它的主要目的是对于车联网中的每个车联个体v，将其它车联个体上v感兴趣的信息推送给v，使得v能够分享其它车联个体的信息，而不局限于自己所拥有的信息。这里的信息包括多种形式，可以是音乐、视频、文本、图片等。

目前，车联网中信息推送服务主要是基于车联网结构特征的信息推送技术。该技术主要利用车联网中车联个体的结构特征，通过计算比如共同相关车联个体、Jaccard和Adamic/Adar等作为相似度的度量指标。对于车联网中的每个车联个体v，我们把与车联个体v相关的车联个体集合设置为R(v)，另外，如果车联个体v对信息λ感兴趣，那么兴趣度r(v,λ)＝1，否则r(v,λ)＝0。不难看出，v与R(v)中的不同车联个体v’间的相关度和对某信息的兴趣度是不一样的。v与v’之间的相关度通过Jaccard系数方法计算，即：

而v与v’之间的兴趣相似度可以通过Jaccard系数方法计算车联个体所感兴趣信息的集合中有多少共同的信息获得，即：

其中N(v)和N(v’)分别表示车联个体v与v’所感兴趣的信息集合。从而，我们可以通过不同的权重因子将不同的相似度度量方法结合在一起，通过拟合回归确定权重因子的最优值wt(v,v’)，然后作为最终车联个体间相似度的计算，即表示为：

fs_λ＝∑_v'∈R(v)r(v',λ)wt(v,v')。

最后，将按fs_λ值排序将合适数量的信息推送给车联个体v。

我们发现现有的车联网中信息推送服务的处理技术在信息推送服务的准确性、多样性以及效率等方面都存在着不足，从而影响车联网中信息推送服务的质量。

发明内容

本发明目的在于克服现有技术的不足，提出了一种车联网中信息推送服务处理技术，工作流程，主要由4个步骤组成：

1、从输入端获取车联网G、需要推送信息的个数k和遍历阈值t(推送信息时，需要访问的车联个体数量)，并基于车联个体属性特征将车联网分割成d个子车联网G₁,G₂,…,G_d，使得分割后的子车联网集合{G₁,G₂,…,G_d}与分割前的车联网G间的全局相关度损失最小。