基于情景化偏好的移動社交網絡信息服務自適應建模研究

張繼東

〔摘 要〕構建了移動社交網絡基于情景化用戶偏好的自適應適配信息服務系統模型，提出了移動社交網絡的自適應服務發現方案。解決移動社交網絡信息服務的發現與推送的延遲問題，實現高效的移動社交網絡信息服務推送，對移動社交網絡信息服務資源、知識資源進行科學管理。

〔關鍵詞〕自適應建模；移動社交網絡；情景化偏好

DOI：10.3969/j.issn.1008-0821.2017.12.012

〔中圖分類號〕G250.73 〔文獻標識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2017）12-0070-04

〔Abstract〕This article constructed a self-adaptive information service system model based on contextualized user preference under the environment of mobile social network，proposed a self-adaptive service discovery program in a mobile social network.Research done in this study was to solve the delay problem of mobile social network information service discovery and recommendation ，realize efficient information recommendation based on mobile social network，all of which could help manage information service resource and knowledge resource of mobile social networks in a scientific way.

〔Key words〕self-adaption Model；mobile social networks；contextualized preference

1 研究背景

隨著無線3G的普及、4G無線技術的涌現、Web3.0的推進，移動網、因特網、視頻網的多網融合將成為趨勢。移動社交網絡是移動互聯網的重要應用，用戶能夠在基于公共移動點對點網絡的環境中將移動設備作為上下文提供工具，為移動社交網絡參與者提供各種上下文和信息服務。微信、人人網、新浪微博等廠商將社交網絡的競爭重心轉移到移動互聯網領域，推動了微博、論壇、移動IM、技術交流、電子商務應用等移動服務的發展[1]。

移動社交網絡平臺擁有信息供需各方的互動數據，這對降低信息用戶集群各方的信息不對稱、提高信息獲取效率有關鍵性的作用，同時也為各種基于大數據平臺的信息服務模式創新提供了巨大的社會價值[2]。這些信息服務模式創新的源泉依賴于如何從海量的異構多源數據中發掘出對信息集群各方有用的、傳統信息服務無法提供的內容，以及理解和管理整個多元信息市場的演化[3]。國內社交網絡信息推送服務商分發了海量服務消息，存在著大量的行為數據，基于大數據的用戶行為分析是大勢所趨。服務商需要提供大數據分析能力，為用戶推送有效服務和信息，完善這個還未成熟的信息服務市場。

和傳統的已經成熟的有線互聯網環境不同，基于移動終端設備的信息推送服務的實時性受到移動無線網絡的性能制約。當移動互聯網環境中存在大量的服務提供者時，可能會導致信息服務發現和推送的高延遲。在不能對移動通訊設施提出過高要求的前提下，保證信息服務推送的延遲程度不超過用戶的容忍限度，需要在信息服務推送系統本身的軟件架構方面進行改進。

為了提高移動社交網絡的信息服務效率和質量，需要提煉移動社交網絡環境中典型的信息用戶行為模式，分析用戶行為的一致性和連貫性并建立移動信息用戶的情景化偏好與行為框架。研究情景化用戶個性化定制和行為決策，建立移動信息服務自適應框架模型，解決移動信息服務發現延遲問題，實現高效的移動社交網絡信息服務推送，對移動社交網絡信息服務資源、知識資源進行科學管理。

分析用戶需求的變化和信息服務發展演變的機理，研究用戶偏好和情景化的內涵，設計建立具有可操作性的移動社交網絡信息服務技術框架，解決移動信息服務的發現與推送的延遲問題，對于移動社交網絡開展高效信息服務具有重要的實踐指導作用。通過移動社交網絡的大數據分析，提出一種能夠通過科學、有效、智能化的預測識別方法，建立自適應適配的移動社交網絡信息服務系統，以便向用戶提供高效的信息推送服務。這些是目前國內外研究沒有觸及到的，也是本文研究的立足點。

2 研究現狀

移動社交網絡涉及海量用戶，實現多用戶的自適應實時調度是非常重要的。Raychoudhury V等[4]提出了社區活動的自主調度系統MoSoN，該系統在較低的信息成本和時間成本下能夠實時安排多重用戶的活動。Xiao M等[5]提出了一個基于社區分布的優化機會路徑算法，利用反向Dijkstra算法計算節點信息傳輸的最小期望值，以達到最優的機會路徑，信息服務推送的計算成本和維護成本將大大降低。

研究人員提出多種自適應方法來改善網絡服務推送的效率。許歡慶等[6]提出了網頁預取技術，用于降低用戶的訪問延遲，提高Web服務器的服務質量。朱鴻宇等[7]提出一個自適應的移動服務數據預取與緩沖算法，該算法是通過使用人工智能中的技術來分析用戶的查詢習慣，從而實現動態的預取策略并對預取的數據進行緩沖，以達到提高查詢速度的目的。蔡偉鴻等[8]通過分析研究現有移動服務流媒體緩存管理算法和用戶的訪問行為特征，提出了一種新的基于選擇性馬爾可夫模型的緩存預取策略。張曉薇等[9]提出一種多目標的移動端數據預取方法來滿足不同用戶的數據預取需求，不僅從用戶偏好出發為其預取合適量的數據，而且從移動服務器角度出發，對于移動數據訪問提出全局合作的方法，以大幅度提高服務質量。endprint

“自適應適配”是工程技術領域的技術，指電源適配器根據線路負荷的變化自適應自動調整電壓和輸出功率。信息管理領域把這一技術應用到互聯網軟件開發領域，系統根據網絡用戶的動態需求自適應調整自身的互聯網服務資源的分配。從文獻中看到，國內外學者嘗試使用該原理解決移動互聯網的服務發現、選擇、調度問題，降低系統的延遲，提高信息推送的效率。

3 基于情景化用戶偏好的移動社交網絡自適應適配信息服務系統模型的構建

3.1 基于移動社交網絡的用戶情景化偏好預測

在移動和普適計算環境中，對于用戶的情景化偏好預測需要考慮更多的因素，比如通過手機等移動設備的GPS定位采集到的用戶的當前位置、移動方向、硬件資源、網絡帶寬和其他因素。設計對應策略或規則并將其應用于決策方案，以便更準確地預測一個移動信息用戶的未來請求。通過移動Web瀏覽預取用戶的瀏覽歷史、興趣、導航行為以及可獲取的可用的普遍的上下文/資源，分析這些因素，將它們與可用上下文相比較，計算用戶對一個上下文感興趣的概率。

為了提高情景化偏好預測的準確度和效率，本文提出兩個方案策略。1）基于移動互聯網信息用戶的位置和運動方向的緩存預取預測方案。通過分析用戶的現在和將來位置、相應的查詢歷史記錄和預定義的用戶參考輪廓線來預測用戶未來查詢的概率。2）上下文感知緩存重新獲取策略。通過上下文感知機制在運行時動態預測用戶情景化偏好，現有的研究方案多沒有考慮用戶偏好的動態性，也就是對于用戶情景化偏好的預測。本文提出的模型不僅要根據歷史查詢記錄，還要根據用戶的當前上下文動態、自主地計算用戶的情景化偏好。

3.2 基于情景化用戶偏好的移動社交網絡信息服務自適應建模 為了解決移動社交網絡的信息服務發現與推送的延遲問題，本文在移動互聯網總體計算框架下提出了基于語義服務發現機制的自適應適配框架。

框架采用了語義服務發現機制，整體結構基于企業服務總線（ESB）架構。ESB是一種軟件架構，可以輕松地通過合并和裝配服務來連接資源，以實現面向服務的架構（SOA）。

圖1展示了移動社交網絡的信息服務自適應模型框架的結構和主要組件。該架構由4個部分組成：

1）移動P2P網絡。它代表同一個網絡中其他的移動互聯網終端。根據開發者的偏好，移動P2P主機可以支持多種網絡通信協議，如藍牙、XMPP、UPnP等。

2）通用移動互聯網。由移動社交網絡終端生成的上下文被更新到自己的SNS（例如微信、微博）或它們的云存儲上。在本文的模型設計中，云存儲服務在移動社交網絡服務端起到了重要的作用，為了解決移動P2P網絡的動態IP問題，每個移動社交網絡終端將其當前的IP地址同步更新到它的云存儲上，方便提供位置服務。

3）私有云。移動社交網絡終端可以利用若干后端云公用服務來分配任務，以減少設備的資源使用，同時能夠提高整體性能。語義服務發現過程需要移動社交網絡終端來處理一些語義元數據和聯系，這樣的任務可被分配給它的云公用事業服務。此外，一個移動社交網絡終端也可以將部分數據以可能是緩存服務描述元數據文件的形式同步到其私有云。

4）移動社交網絡主機。嵌入式移動服務框架的移動社交網絡服務器端。移動社交網絡主機（AMSNP）是基于ESB架構建立的，各組成部分是移動終端服務，在運行時可以發起/終止。函數可以通過本地服務在移動社交網絡主機內進行，也可以由外部服務來執行，移動社交網絡系統由工作流引擎控制。當用戶的應用程序向服務器主機提交請求，該請求將被請求處理組件處理，并且會選擇一個相應的工作流模式，該選定的工作流程的模式將被傳遞到工作流引擎中，通過消息路由控制組件執行。每個工作流任務由任務代理管理，任務代理在分析成本績效后將決定如何執行任務。

4 移動社交網絡的自適應服務發現方案

該方案應用到移動社交網絡信息服務自適應適配建模工作中，重點解決移動服務預取自適應適配和選擇問題，可以實現移動社交網絡環境下的主動服務發現，減少服務發現過程所造成的等待時間。研究結果同時可以應用到移動社交網絡的用戶個性化定制挖掘和信息服務推送中。

由請求處理器接收的每個請求，必須通過觸發相應的業務處理工作流模式進行處理。在一個基本的工作流模式文件中，用于處理每個任務/活動的端點（單個服務或復合服務）已經預先定義了。考慮移動P2P環境的動態特性，預定義的端點可能不是適合該任務的最佳選擇，例如，當網絡僅具有10或更少的終端時，一個工作流就啟動了。工作流程定義了用于服務發現的任務將通過該裝置的本地主機服務充分進行，而無需使用外部的分布式服務。然而，工作流被啟動后，情況可以改變，可能有50個終端突然加入該網絡，這樣的改變可以使預先定義的方式不再可行。另一方面，分配任務給外部服務并不總是最好的方法，因為在許多情況下，在本地主機執行任務是更有效的。基于這種擔憂，本文應用動態自適應技術設計了自適應適配方案，幫助移動信息服務系統確定在運行時每個工作流任務的最佳方法。

本文提出了移動社交網絡的信息服務自適應適配方案，基于方法的延遲（時間跨度）和成本，可以決定每個工作流任務在運行時應該選擇哪種方法。

5 研究總結與展望

本文構建了移動社交網絡基于情景化用戶偏好的自適應適配信息服務系統模型，提出了移動社交網絡的自適應服務發現方案，解決移動社交網絡信息服務的發現與推送的延遲問題，對于開展移動互聯網的高效信息服務具有重要的實踐指導作用。課題組計劃在移動社交網絡信息聚融模型、典型信息服務集群行為評估、信息服務復雜網絡集群行為動力學演化等方面取得突破，形成移動社交網絡下信息服務集群行為感知與管理技術平臺。進一步建立移動社交網絡信息服務計算框架及應用平臺，形成面向信息服務的社交網絡集群行為多模態信息采集、分析、決策的智能專家系統。

參考文獻

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[3]何軍，劉業政.基于社交關系和影響力的在線社交網絡用戶興趣偏好獲取方法研究[J].情報學報，2014，33（7）：730-739.

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[5]Xiao M，Wu J，Huang L.Community-Aware Opportunistic Routing in Mobile Social Networks[J].IEEE TRANSACTIONS ON COMPUTERS，2014，63（7）：1682-1695.

[6]許歡慶，王永成.基于用戶訪問路徑分析的網頁預取模型[J].軟件學報，2003，（6）：375-379.

[7]朱鴻宇，劉瑰，唐福華，等.一種自適應的數據預取與緩沖算法[J].計算機工程與應用，2006，（8）：13-15，42.

[8]蔡偉鴻，肖水，韋崗，等.基于選擇性馬爾可夫模型的緩存預取策略[J].通信學報，2010，31（2）：58-66.

[9]張曉薇，曹東剛，田剛，等.網絡化移動應用的全局適應性數據預取機制[J].軟件學報，2010，（8）：1783-1794.

（本文責任編輯：孫國雷）endprint