| 主权项 |
一种基于信息相关度的机会网络数据分发方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对车载电子地图进行区域划分，同时用分区地址编码方法对区域进行编码，并初始化站点编码，分区地址编码完成后，每个公交站点都有一个唯一的地址码，然后执行步骤二；所述的分区地址编码方法，采用先南北划分再东西划分的顺序进行编码，每划分一次对应一位编码，如果站点位于区域的北部或东部，该位编码为1，如果站点位于南部或西部，该位编码为0；地址码D由16位二进制数表示，D(i)表示从高位开始的第i位地址码，其中i=0,1,…,15；D(0)~D(4)为地区码，表示范围为0~（25‑1），D(5)~D(15)为区内码，表示范围为0~(211‑1)；分区地址编码采用分层的方法，D(i+1)将D(i)划分的区域再次进行南北或东西划分，其中0≤i≤14；步骤二：首先判断车辆是否继续运行，若停止运行，表示数据分发过程结束，若车辆继续行使，则收集社会信息和查询信息；车辆在行驶过程中，不断检测自身位置，并且与车载电子地图比对以获得车辆当前所处的位置，如果该车辆与其他车辆相遇时，转步骤五执行；如果车辆未与其它车辆相遇并且未到达站点时，转步骤三执行；如果车辆未与其它车辆相遇但到达站点时，查询车辆数据库中目的地址与该站点匹配的社会信息，如果有，按照社会信息的相关度值由高到低的顺序将匹配的社会信息广播出去，同时继续收集社会信息和查询信息，转步骤三，如果没有，则直接转步骤三执行；步骤三：判断车辆是否接收到社会信息，若没有转步骤二执行，若接收到社会信息，则将接收到的社会信息存储到车辆自身数据库中，如果车辆的数据库已经存储满，采用最近最少使用的方法替换掉最不活跃的社会信息，然后执行步骤四；步骤四：车辆在行驶过程中，若收到查询信息，更新兴趣列表，即将收到的查询信息加上车辆接收到查询信息时的位置组成兴趣元组添加到兴趣列表中，同时车辆将收到的查询信息在车辆数据库中进行查询，如果有命中的社会信息，将命中的社会信息按照社会信息的相关度值由高到低的顺序向外转发，转步骤二执行，如果没有命中的社会信息，直接转步骤二执行；若未收到查询信息，转步骤二执行；步骤五：车辆相遇时，彼此交换兴趣列表，进行社会信息的相关度值计算，并从对方获得自己需要的社会信息，车辆在接收社会信息时会判断自身的数据库是否存储满，如果存储满了采用最近最少使用方法替换数据库中的数据，然后转步骤四执行；所述社会信息的相关度，表征公交车辆对某种社会信息的感兴趣程度，相关度值越大，说明这辆公交车对这种社会信息感兴趣的程度越高，其计算方法为：R(I)=relevance(I.destination)+relevance(I.time)+relevance(I.type)=Rd(I.destination)+Rt(I.time)+Re(I.type)R(I)为社会信息的相关度计算函数，relevance表示相关度，I表示社会信息；社会信息I由信息源产生，其格式为：I(source,destination,time,type,limite)，其中source为信息产生地址即信息源的地址，destination为社会信息要发往的目的地址，time为社会信息生成时间，type为事件类别，limite为社会信息的有效期；社会信息的相关度计算函数由三部分组成：地址相关度Rd，时间相关度Rt和事件类别相关度Re，分别根据社会信息的目的地址，生成时间和事件类别计算；待计算相关度的社会信息要求是有效的，即源地址和目的地址编码正确、产生时间早于当前时间、事件类别属于先前定义的范围，无效的社会信息直接抛弃；地址相关度Rd是起决定性作用的变量，它随社会信息的目的地址与当前地址的距离这一参数呈现递减的趋势，Rd(I.destination)=λe‑λx；针对不同的目的地址，定义不同的λ参数：当I.destination位于公交车辆的行驶路线上时，这类社会信息直接送达目的地，λ=1.5，x=distance(I.destination,Bus.location)/distance(Bus.B.stop1,Bus.B.stopN)；当I.destination位于公交车辆兴趣列表中时，λ=0.5+k/Bus.B.E.sum_H，x=distance(Bus.H.source,Bus.location)/distance(Bus.B.stop1,Bus.B.stopN)；其它情况下，λ=0.5，x=distance(I.destination,Bus.location)；其中，I.destination表示社会信息的目的地址；Bus.location表示公交车辆当前地址；Bus.B.stop1表示公交车辆的首发站地址，Bus.B.stopN表示公交车辆的终点站地址；distance(location1,location2)是距离函数，用于计算两个地址location1与location2之间的距离；Bus.B.E.sum_H表示公交车辆兴趣列表中兴趣元组的总数；Bus.H.source表示所匹配的兴趣元组的源地址；k为公交车辆兴趣列表中兴趣元组的目的地址和I.destination完全匹配的次数，若k>0，直接使用k作为参数，若k=0则从（0，Bus.B.E.sum_H）中随机选择一个整数作为参数；其中，E表示兴趣列表，每个公交车都有一个由多个兴趣元组构成的兴趣列表，兴趣列表的前4个字节存储兴趣列表中不同社会信息类别的数量统计信息，公交车辆在行驶时收集查询消息，总结成兴趣元组存储在兴趣列表中；B表示公交车辆特征信息，描述了公交车辆的线路信息和兴趣列表，格式为：B(L(N,stop1,stop2,…,stopN),E)，其中L为路线信息，N为此线路公交车辆经过的站点的总数,站点stop1,stop2,…,stopN为公交线路依次经过的站点地址；时间相关度函数为递减函数，随着剩余生存时间减少，时间相关度数值变小，Rt(I.time)=(I.time–current_time)/limit；其中I.time为社会信息的生成时间，current_time为当前时间,limit为社会信息的有效期；事件类别相关度Re(I.type)=v/Bus.B.E.sum_H，其中v为公交车辆兴趣列表中事件 类别和I.type相同的兴趣元组的数目，Bus.B.E.sum_H为兴趣元组的总数。 |
