基于城市计算网络的信息交互建模

摘要：文章首先基于复杂网络节点的分析、粒子群算法原理综合节点个体属性和状态转换对节点移动的影响，建立具体的城市计算网络节点移动模型；其次利用传播模型的传播机制和社会网络研究理论，实现社会网络影响力建模；最后综合城市计算网络节点移动模型和社会网络影响力模型，提出“城区信息交互度”

概念。

关键词：城市计算网络；节点移动模型；社会影响力；信息交互度

中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-2374（2014）16-0014-02

1 城市计算网络的意义

现今社会，人类的生存与发展依赖着两个空间，分别是由无线网、有线网及其他各种传输媒介连接的虚拟空间和客观存在的物理空间。与虚拟空间的互通性和高度数字化相比，物理空间虽然本身具有充足的信息及潜在蕴藏的丰富的知识，但因为目前缺乏合理的协同、挖掘和管理，这些无价的信息财富仍未得到充分的使用和推广。

在这样的研究背景下，相关人员提出城市计算的概念并很快引起了社会各界的关注。这个研究方向说明：城市里的任意路由器、街道、企业、汽车和人都可作为一个固定或移动的点来相互协作并共同完成关于一个城市（不同于Ad Hoc、局域网与城域网，表征更大范围的网络）的级别计算，由此构成城市计算网络。为了能够应用于人类实际生活中，产生一个双赢的结果，需要建立一个可以实现信息相互交流的平台，即信息交互平台：由以下四个环节构成：城市感知、空间挖掘、信息获取和服务管理。而由于城市计算网络的虚拟性与不定性，关于城市计算网络的研究仍存在一些挑战，主要来自于以下几个方面：

（1）在城市计算网络中，节点的移动特征中隐含了节点实体互信关系与社会行为规律。节点的运动趋势也影响着节点间的协作关系、有效性与可用性。

（2）如何在不影响人们正常生产生活的前提下，最大地降低成本与消耗，更加合理有效地实现信息交互，实现资源共享与传输。

（3）如何将已挖掘到的信息用节点移动模型有效地表达出来，完成相应算法研究发现现有的城市空间规划中存在的问题。

2 基于城市计算网络的模型建立

以复杂网络分析与数据挖掘理论和方法为基础，研究并建立以下三个模型：

2.1 基于城市计算网络的节点移动模型

对城市空间网络中的单个节点的个体属性准确表达，完成对城市计算网络节点移动的建模，保证节点间信息交流数据被有效地挖掘利用。

这方面主要利用微分方程建模的方法，根据粒子群算法原理，结合城市计算的内涵以及对复杂网络的分析，完成对广义的城市空间节点的各项数据的归纳整理，探索出影响节点属性的相关因素（速度、位移、停留时间、配合度函数、个体极值、惯性因子）。用于评价节点的搜索性能并指导节点的搜索过程的配合度函数由优化的最终目标决定。当配合度函数的算法迭代停止时最优的变量即为遍历搜索的最优目标。个体极值是节点从搜索初始到当前迭代对应的适应度最优的解。惯性因子则控制着速度间的影响规律，并且对算法的整体搜索能力和部分搜索能力进行合理评估与调整。根据物理学中的理想模型原理并且利用概率论的基本定理，再将节点的移动模式抽象化，使节点的倾向性转换成具体的概率。由此，提出一个三状态转换模型，即主社区，路径和其他社区。人们总是倾向于在一个或某些个地点花费大量时间，而其他地点则相对较少。通过类比人类活动的事实，并综合各类相关因素定义：节点以更大概率停留的为主社区，而以较少概率停留的为其他社区。节点的路径则充当连接主社区与其他社区预先设定的通道。而设计成三状态的好处在于，避免由于多状态而增加模型的复杂性，以便于模型的推广与应用。

2.2 基于城市计算网络的社会影响力建模

对城市计算网络中的行动者、信息和行为准确表达，在假设互动的个体对象之间存在非常重要的关系的基础上，完成数据建模，确保信息的有效处理。

这方面主要根据城市计算网络的重要基础—联系，以及影响力传播模型在网络传播机制中的定义。节点与其他节点之间有直接或间接的联系，城市计算网络关注的即节点之间的交互和联系，交互影响着节点的社会属性与行为特征。可把一个节点的状态分为两种类型：积极和不积极。这种状态的转变具有单方向性，即一个节点只能从不积极状态转变为积极状态，这个动作称之为被激活状态。为了充分对传播机制建模，需要给出节点A尝试激活邻居节点B的成功概率。以此来达到完整、准确表达影响力传播的目的。根据城市计算网络的特征、算法思想及影响力传播模型，得到个体间相互关系和信息传播影响力的规律。这一部分拟用独立级联模型（IC）和线性阈值模型（LT）来研究TIAN算法。对于真实地反映影响力的社会实际现象，找出其分布和规律具有极其重要的意义。建立有效的数学模型，因此，便于定量表述社会运行的一些指标、因素和规律。在给定的城市计算网络图上，首先定义一个确定个数的节点范围，称为聚合集，依据相应网络传播模型的交互原理，当聚合集里面的节点在起始时刻被激活时，最终能在该网络层上激活最多的节点，这在研究影响力规律的同时，给出了使影响力最大化的方法建议。

2.3 基于信息交互建模的城市网络规划

基于城市计算网络节点移动模型和社会网络影响力模型，对城市计算网络分区规划。主要方法是提出“城区信息交互度”概念，以及建立基于P2P网络的城市信息交互平台。

将“信息交互”概念引入城区内，提出“城区信息交互度”的概念，具有以下特征：（1）决定信息交互度的因素：节点个体属性与社会影响力；（2）对不同的城区，“信息交互度”的平均值存在差异。由此，提出城市计算网络分区规划的策略；（3）节点个体属性突出，社会影响力大的节点称为超级节点（Super Point，简称SP），反之为普通节点（Normal Point，简称NP），相互连接的任意两个普通节点交互并更新各自存储的信息。建立新型基于P2P（Pointto Point，简称P2P）网络的城市信息交互平台。不同城区信息交互平台可构成整个城市的信息交互平台。建立不同的通信模块，数据存储模块，后台应用模块。P2P网络中的SP模块包括：第一输入/输出接口模块、与其他网络节点进行交互的第一通信模块，用于当所述第一输入/输出接口模块接收到网络中普通节点发起的连接请求第一功能模块，若所述第一通信模块连接的节点数量达到最大连接，则通过所述第一输入/输出接口模块向所述NP返回与所述第一通信模块相连接的其他节点信息。P2P网络中的NP模块，包括：第二输入/输出接口模块、与其他网络节点进行交互的第二通信模块。P2P网络的种子更新模块：第一种子信息更新模块，通过第一输入/输出接口模块接收网络中后台服务器返回的NP和SP信息，更新本地存储的信息；第二种子信息更新模块，通过第二输入/输出接口模块接收网络中SP返回的该SP自身当前连接的其他节点信息，将返回的所述其他节点信息加入到本地存储的信息中。

由此可知，NP获取到的信息包括：（1）由后台服务器返回的连接到同一个后台服务器的NP信息；（2）由后台服务器返回的SP信息；（3）由SP返回的与SP建立连接的其他节点信息。而在现有技术中，仅包含前两种信息。因此，本项目相对现有技术增加了获取到的信息数量。同时，由于SP返回的信息中部分信息节点有可能与不同的服务器相连接，这样即可实现连接到不同后台服务器的NP信息共享。

4 结语

现今的计算网络以及空间规划还处于起步阶段，发展前景非常广阔，可以挖掘与探究的信息量巨大。针对现有城市计算网络面临的问题以及城市规划中的缺陷，建立基于城市计算网络的信息交互模型，探索出能够优化城市空间规划的信息处理策略，力争在该领域取得更好的成绩。

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作者简介：刘雅婷（1992—），女，山西运城人，中南大学信息科学与工程学院学生，研究方向：通信工程。