[发明专利]一种基于模拟退火的D2D多内容传输优先级确定方法

权利要求书

1.一种基于模拟退火的D2D多内容传输优先级确定方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)、基于用户对内容的兴趣度进行用户分组；

2)、量化用户间的社会关系强度，及量化由内容交互所带来的社会关系强度增量；

3)、引入时间衰减因子，结合兴趣度和用户间社会关系强度，以最大化社会关系强度增量为目标建立优先级决策模型；

4)、基于社会-物理两层抽象模型，根据社会关系强度对用户间通信链路可靠性的影响，将步骤3)以最大化社会关系强度增量为目标的优先级决策模型转化为以最大化系统容量增量为目标的优先级决策模型；

5)、利用模拟退火算法求解步骤4)以最大化系统容量增量为目标的优先级决策模型，确定多内容传输的优先级机制。

2.根据权利要求1所述的基于模拟退火的D2D多内容传输优先级确定方法，其特征在于，所述步骤1)基于用户对内容的兴趣度进行用户分组具体包括步骤：

基于用户对内容的兴趣度，将对同一个内容有兴趣的用户分为一组，并利用预设的兴趣度阈值对组内用户进行过滤，从而内容持有者以D2D组播的方式将数据传输给组内用户。

3.根据权利要求1所述的基于模拟退火的D2D多内容传输优先级确定方法，其特征在于，所述步骤2)采用的是基于霍克斯过程模型，利用用户间的社会信任和社会互惠关系，量化用户间的社会关系强度及其由内容交互所带来的增量；

所述社会信任强度与交互事件的概率模型，社会信任强度与属性相似度的概率模型分别用霍克斯过程模型和高斯分布条件概率模型表示如下：

其中z(i,j)表示社会信任强度，表示交互事件，交互事件用集合{T₁,T₂,…T_k-1}表示，其中1,2，…k-1分别表示不同的时间段，其中m表示特定交互事件，m＝1,2,…k-1，s(i,j)表示属性相似度，λ₀(k)表示霍克斯自激过程的基础强度，α_m表示第m项交互行为的权重，β_m表示第m项交互行为的时间调节因子，M表示用户交互行为种类总数，为用户属性中各属性对相似度贡献的比重。

4.根据权利要求3所述的基于模拟退火的D2D多内容传输优先级确定方法，其特征在于，社会关系强度增量的计算过程为：将用户间的社会互惠强度表示为:

其中C_j,i表示j拥有的i所感兴趣的内容数，C_i,j反之亦然，因此，用户间社会关系强度sts(i,j)定义为：

根据具体场景进行调节，社会关系强度增量表示为：

Δsts(i,j)＝sts(i,j)_k-sts(i,j)_k-1

其中k-1为用户i和j目前的交互次数，sts(i,j)_k-1和sts(i,j)_k分别表示k-1次交互和k次交互所对应的社会关系强度。