[发明专利]基于边云协同模式的多移动社交网络中高影响力用户的选择和分配机制

说明书

本发明公开一种基于边云协同模式的多移动社交网络中高影响力用户的选择和分配机制，基于大规模、分布式的移动社交网络，通过先分别在多个社交网络的本地计算该基站区域的局部信息，然后加密上传到云端汇总处理后，基于边云协同模式筛选出最终的高影响力用户集，然后采取预定激励机制鼓励高影响力用户去分享传播，被选中的高影响力用户在移动社交网络中往往传播范围最大，即被他们传播分享的人数最多，在实现为移动网络降低负载的同时也为市场营销、广告投放、谣言控制和舆情引导等需求的实现及优化提供强有力的支持；同时基于边云协同模式实现了高影响力用户的筛选与分配，在实现网络流量高效卸载的同时很好的保护了用户的数据隐私。

技术领域

本发明涉及边缘计算和数据挖掘领域，具体涉及在基站及其覆盖范围内的终端移动设备间相互通信形成的多个移动社交网络的场景中，基于边缘基站和云端协同存储和计算的边云协同模式进行影响力用户的选择与分配机制。

背景技术

伴随着通信技术和互联网的不断发展，人们越来越依赖于使用手机等移动设备来满足自己的生活和工作等需求，越来越多的移动设备被接入到现有的移动网络中，同时移动支付、内容分享、远程会议等新的服务不断出现并融入我们生活的方方面面，这使得移动网络的流量负载呈现出爆炸式的增长趋势，同时用户要求的网络服务质量也不断增高，这些都给移动运营商带来了严峻的挑战，基于现有移动通信的基础设施也越来越难以满足人们对更高质量移动网络的需求，所以如何基于现有的网络降低移动网络的通信负载是各运营商亟待解决的问题。

有研究表明，在现有的移动网络负载中存在着严重的内容重复下载和传输问题，特别是那些流行内容往往被大量用户重复下载导致网络资源严重浪费，例如在YouTube上流行度前10％的视频能够占据其所有内容下载量的80％。为了降低移动通信网络内的重复流量，我们往往采样Device-to-Device(D2D)通信技术将用户以往在线下载获取内容转换为通过线下移动设备之间的D2D传输获取，从而实现卸载流量的目的。此外，D2D通信技术也是5G通信的关键技术之一。在用户通过移动设备相互通信的过程中往往会形成由用户作为节点和用户之间通信关系作为边的移动社交网络，为实现流量的高效卸载我们往往需要在海量用户中找到影响力较高的部分用户作为种子用户并鼓励他们去传播内容以提高流量卸载的效率或实现口碑营销等需要，这就需要从海量的移动用户中找出那些高影响力的用户。

然而，以往的基于社交网络的影响力用户挖掘的研究往往是基于微博等在线社交网络进行的，而线下的移动社交网络的分享受到用户间距离的限制，而用户移动又受到时间、空间等因素的影响导致线下的移动社交网络的研究比在线社交网络的研究复杂的多。即使有少量的研究是针对线下的社交网络进行的，但是其研究往往是基于某种分布假设仿真生成的或者较小的数据集进行的，没有考虑到移动网络下的用户位置和社交关系等重要因素，不能真实、完整的体现用户线下的分享行为，所以其结果往往具有很大的局限性且难以推广。

此外，以往的大数据挖掘工作往往是基于集中式的数据中心进行云计算，这需要将海量的数据传输到一起再进行数据挖掘，这不仅带来了极大的通信代价和数据中心高额的存储、计算代价，使得数据挖掘的效率受到时延和带宽等因素影响，而且在传输过程中或者数据中心还非常容易造成用户的隐私数据泄露，给用户目前的生活和工作等带来问题。

随着国家对用户隐私保护力度的提高和边缘设备计算能力的不断增长，移动边缘计算(MEC)等技术快速发展。边缘节点在存储部分数据的同时也会为云平台中心降低计算负载，在云端需要时将本地存储的数据在将预处理完成后上传计算结果，这类拥有存储和计算功能的网络边缘节点通常被称作蜂窝基站(BS)。

因此，提出基于海量、真实的移动用户通信分享内容的数据来进行挖掘高影响力用户的技术，很有必要。

发明内容