公开(公告)号：CN114826921A

公开(公告)日：2022-07-29

申请号：CN202210479810.4

申请日：2022-05-05

Applicant: 苏州大学应用技术学院 ,  苏州大学

Inventor： 任勇 ,  杜冠廷 ,  朱斐 ,  朱珊珊 ,  周庆荣 ,  冯奇 ,  郑文裕 ,  王乾

IPC: H04L41/0893 ,  H04L41/14 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明公开了一种基于抽样子图的网络资源动态分配方法、系统及介质，包括对当前的网际网络和网络节点进行建模以得到图数据；确定图数据的最终特征向量；将最终特征向量输入抽样子图模型中进行处理，并计算隐层神经元被开启的概率分布，然后根据概率分布继续采样，并对显层神经元进行采样，从而更新网络的权重和偏置，并根据图数据的结构相似度来判断是否继续更新，若当前网络和上一次网络的结构相似度超过预设阈值时，则停止更新网络的权重和偏置；构建多层带权重的网络，并进行随机游走以得到满足预设条件的目标上下文，进而根据目标上下文中各个节点的状态自动分配网络资源。本发明不仅能够在小型网络中使用，更能在超大规模网络上进行网络资源分配。

公开(公告)号：CN114826921B

公开(公告)日：2024-05-17

申请号：CN202210479810.4

申请日：2022-05-05

Applicant: 苏州大学应用技术学院 ,  苏州大学

Inventor： 任勇 ,  杜冠廷 ,  朱斐 ,  朱珊珊 ,  周庆荣 ,  冯奇 ,  郑文裕 ,  王乾

IPC: H04L41/0893 ,  H04L41/14 ,  H04L41/142

Abstract: 本发明公开了一种基于抽样子图的网络资源动态分配方法、系统及介质，包括对当前的网际网络和网络节点进行建模以得到图数据；确定图数据的最终特征向量；将最终特征向量输入抽样子图模型中进行处理，并计算隐层神经元被开启的概率分布，然后根据概率分布继续采样，并对显层神经元进行采样，从而更新网络的权重和偏置，并根据图数据的结构相似度来判断是否继续更新，若当前网络和上一次网络的结构相似度超过预设阈值时，则停止更新网络的权重和偏置；构建多层带权重的网络，并进行随机游走以得到满足预设条件的目标上下文，进而根据目标上下文中各个节点的状态自动分配网络资源。本发明不仅能够在小型网络中使用，更能在超大规模网络上进行网络资源分配。