基于用户移动感知的无缝服务迁移方法及计算机系统

    公开(公告)号:CN114466385A

    公开(公告)日:2022-05-10

    申请号:CN202210030007.2

    申请日:2022-01-12

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于用户移动感知的无缝服务迁移方法及计算机系统,应用于小蜂窝边缘计算系统,该方法包括步骤:建模小蜂窝边缘计算系统场景,定义多用户服务迁移问题和优化目标;数据清洗,分析用户移动特性;根据用户移动特性,求解最优的服务放置决策:根据用户与AP之间的关联信息,将用户分成两类:如果用户移动到“偏好”的AP上,则需要为其考虑服务迁移,采用增强学习的迁移策略,实时为用户做出迁移决策;如果用户移动到“非偏好”的AP上,则不需要为其考虑服务迁移,将用户的服务请求对应的任务仍放置在原本的边缘节点上。本发明考虑了当前时刻的服务调度决策对未来系统表现的影响,减少了系统中不必要的迁移,降低了多用户服务迁移的复杂度,提供了一种以最小化系统长期平均延迟为目标的服务迁移优化策略。

    基于用户画像的互联网卡用户流失预测方法及系统

    公开(公告)号:CN113962160A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111298139.5

    申请日:2021-11-04

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了基于用户画像的互联网卡用户流失预测方法及系统,通过分析互联网卡用户与流失相关的身份特性以及行为特性,确定互联网卡用户的关键画像数据维度以及关键时序行为数据维度;关键画像数据维度包括表征互联网卡用户行为的不确定性和活跃度的活跃熵,关键时序行为数据维度包括表征互联网卡用户的异常行为的行为异常天数;从历史数据中获取不同用户对应维度的关键画像数据以及不同时期的关键时序行为数据构建训练数据集,并使用训练数据集训练构建的深度学习模型,再使用训练好的深度学习模型预测用户流失。本发明在选取训练数据的特征维度时,新增用户的活跃熵和行为异常天数来反映不同用户的流失行为规律,使得训练得到深度学习模型预测精度更高。

    一种网络服务块资源分配方法及存储介质

    公开(公告)号:CN110312272B

    公开(公告)日:2021-01-15

    申请号:CN201910666423.X

    申请日:2019-07-23

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种网络服务块资源分配方法及存储介质,方法包括:在目标时隙到达之前,根据预设的服务块预加载分析模型预测所述目标时隙内需要加载的服务块,并将所述服务块预加载至终端;所述服务块预加载分析模型通过求解使得各服务块在预加载和直接加载两种状态下的延迟和能耗差之和最小化函数来确定需要预加载的服务块。具有可优化服务块分配,使资源提供更为灵活等优点。

    一种边缘计算系统的分配方法

    公开(公告)号:CN108415763B

    公开(公告)日:2020-12-11

    申请号:CN201810140988.X

    申请日:2018-02-11

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种边缘计算系统的分配方法,包括如下步骤:S1.计算终端接收调度器发送的待分配任务的任务信息;S2.根据预设的报价模型计算得到执行所述任务的成本并确定报价,并根据所述报价向调度器申请所述任务;S3.所述调度器接收各计算终端的报价,通过预设的任务分配模型将任务分配给计算终端,使得各任务的报价之和最优。本发明具有能够保护计算终端的隐私,满足任务到达的随机性,保证ROA方案的真实性,从而保证系统奖励总和最优等优点。

    一种基于边缘计算的数据流差分隐私保护方法及系统

    公开(公告)号:CN109495476B

    公开(公告)日:2020-11-20

    申请号:CN201811379012.4

    申请日:2018-11-19

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的数据流差分隐私保护方法及系统,方法包括:S1.边缘设备接收由终端设备采集,并经预设的编码器进行特征抽取后得到的特征数据;S2.聚合所述特征数据并添加扰动噪声;S3.通过预设的解码器对所述添加扰动噪声后的特征数据进行特征重构,得到重构数据;所述编码器和所述解码器是对同一自编码器进行训练后得到的编码器和解码器。具有服务响应延时小,服务质量高,系统吞吐量高,每个边缘设备的计算负载小,用户与边缘设备之间的数据传输量小,隐私保护度高等优点。

    一种无线网络带宽的定价和分配方法

    公开(公告)号:CN111444460A

    公开(公告)日:2020-07-24

    申请号:CN202010191222.1

    申请日:2020-03-18

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种无线网络带宽的定价和分配方法,定价方法包括如下步骤:SA1.无线接入点向待入网用户发布本轮的单位带宽价格;SA2.无线接入点接收所述待入网用户针对本轮的单位带宽价格的带宽需求;SA3.无线接入点根据本轮的单位带宽价格和带宽需求,以及上一轮的单位带宽价格和带宽需求计算确定下一轮的单位带宽价格;SA4.当下一轮的单位带宽价格和本轮的单位带宽价格之差小于预设的阈值时,以本轮的单位带宽价格作为所述无线接入点的定价,以本轮的带宽需求为所述待入网用户的请求带宽;否则跳转至步骤SA1,进入下一轮询价。具有适用性更广,效率更高,网络接入点和用户双向收益高等优点。

    一种无线网络的接入方法及装置

    公开(公告)号:CN111417166A

    公开(公告)日:2020-07-14

    申请号:CN202010217694.X

    申请日:2020-03-25

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种无线网络的接入方法,方法包括:S1.无线接入点从其网络覆盖的用户中选择意向接入用户,无线接入点为意向接入用户的意向接入点;S2.在预设的AP组内进行冲突处理,得到冲突用户列表;判断冲突用户列表是否为空,跳转至步骤S4,否则跳转至步骤S3;冲突用户是同时被2个以上的无线接入点选择为意向接入用户的用户;S3.从冲突用户列表中选择一个冲突用户,将其移出冲突用户列表,并从其意向接入点中确定一个为目标接入点,其余意向接入点为非目标接入点,并设置冲突用户不被非目标接入点网络覆盖;对于非目标接入点跳转执行步骤S1;S4.无线接入点为其意向接入用户分配网络。具有可有效提高用户的效用,使得网络资源能更有效的利用等优点。

    一种基于流量感知的自适应蓝牙传输方法

    公开(公告)号:CN106535104B

    公开(公告)日:2019-12-13

    申请号:CN201611166695.6

    申请日:2016-12-16

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于流量感知的自适应蓝牙传输方法,包括:S1.获取蓝牙设备在下一时刻的数据流量和在下一时刻的响应延时;S2.根据所述下一时刻的数据流量和所述下一时刻的响应延时,通过预设的连接参数模型,确定满足所述下一时刻的数据流量和所述下一时刻的响应延时的需求,且功率最小的蓝牙设备的连接参数;S3.以所述连接参数配置蓝牙设备,进行数据传输。本发明具有既能满足蓝牙设备的网络吞吐量和延时要求,又能有效降低蓝牙设备的通信功耗,算法简单,响应速度快的优点。

    一种基于流量感知的自适应蓝牙传输方法

    公开(公告)号:CN106535104A

    公开(公告)日:2017-03-22

    申请号:CN201611166695.6

    申请日:2016-12-16

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于流量感知的自适应蓝牙传输方法,包括:S1.获取蓝牙设备在下一时刻的数据流量和在下一时刻的响应延时;S2.根据所述下一时刻的数据流量和所述下一时刻的响应延时,通过预设的连接参数模型,确定满足所述下一时刻的数据流量和所述下一时刻的响应延时的需求,且功率最小的蓝牙设备的连接参数;S3.以所述连接参数配置蓝牙设备,进行数据传输。本发明具有既能满足蓝牙设备的网络吞吐量和延时要求,又能有效降低蓝牙设备的通信功耗,算法简单,响应速度快的优点。

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