前言：我們精心挑選了數(shù)篇優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)資源論文文章，供您閱讀參考。期待這些文章能為您帶來啟發(fā)，助您在寫作的道路上更上一層樓。

第1篇

論文關(guān)鍵詞：精品課程網(wǎng)絡(luò)資源庫SCORM共享

1精品課程網(wǎng)絡(luò)資源建設(shè)中存在的主要問題

近年來，國內(nèi)各高校紛紛響應(yīng)教育部的號召，大規(guī)模進行精品課程及其網(wǎng)絡(luò)化建設(shè)。然而，精品課程網(wǎng)絡(luò)資源的共享性和復(fù)用性作為其中的一個重要問題，引起越來越多的關(guān)注。一方面，精品課程網(wǎng)絡(luò)資源分散且孤立，嚴重阻礙課程資源在高層次、大尺度上的共享和交流:另一方面，各高校都根據(jù)自己的需求定義出系統(tǒng)內(nèi)部的資源描述格式或者使用己有的資源格式，并以不同方式組合，直接導(dǎo)致現(xiàn)有的精品課程可移植性差，造成教育資源重復(fù)建設(shè)、開發(fā)的局面。

因此，要想在最大限度上利用現(xiàn)有的精品課程網(wǎng)絡(luò)資源，必須在共享資源的制作和管理上遵循標準化原則，實現(xiàn)資源復(fù)用和協(xié)同操作。基于知識管理的SCORM(SharableContentObjectReferenceModel，可共享內(nèi)容對象參考模型)標準及相關(guān)技術(shù)為實現(xiàn)此目標提供了強有力的支持。

2知識管理視野下的SCORM規(guī)范

JerenmyGalbreath將教育領(lǐng)域的知識管理定義為;知識管理就是應(yīng)用技術(shù)工具和程序來處理數(shù)字化存儲教育領(lǐng)域的知識和智慧，并通過網(wǎng)絡(luò)使整個教育領(lǐng)域的知識和經(jīng)驗得到傳播、共享和訪問。

SCORM是在己有的網(wǎng)絡(luò)教育技術(shù)標準的基礎(chǔ)上建立的具有可訪問性、協(xié)作性、持久性和可重用性的特定模型fa7。通過對學(xué)習(xí)內(nèi)容單元的元數(shù)據(jù)在開放系統(tǒng)進行登記，允許人們通過開放機制對其進行搜索、鏈接、組合、交換，以支持教育資源的有效利用和學(xué)習(xí)系統(tǒng)自動智能地發(fā)現(xiàn)、組建、共享和擴展教育資源，方便地實現(xiàn)知識的管理。

3系統(tǒng)設(shè)計

3.1課程設(shè)計及制作

1)課程學(xué)習(xí)對象的制作。學(xué)習(xí)對象的制作包含學(xué)習(xí)內(nèi)容的制作和學(xué)習(xí)對象’的元數(shù)據(jù)描述。許多軟件已經(jīng)具備將課程資源制作成學(xué)習(xí)對象元數(shù)據(jù)的功能，如Thesis(它支持MicrosoftOffice.Flash.DreamWeaver)3,ReloadEditor2004等應(yīng)用軟件，不僅可以用來創(chuàng)建和配置符合SCORM標準的多媒體學(xué)習(xí)內(nèi)容，而且內(nèi)容可以在任何符合SCORM標準的學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)上運行。

2)課程學(xué)習(xí)對象開發(fā)。課程學(xué)習(xí)對象開發(fā)包括交互代碼嵌入和學(xué)習(xí)對象包裝。交互代碼包括AP工，提供學(xué)習(xí)者交互信息的表單和傳遞javascript的函數(shù)。學(xué)習(xí)對象的包裝主要為學(xué)習(xí)對象創(chuàng)建元數(shù)據(jù)文件、內(nèi)容清單文件和包交換文件。學(xué)習(xí)者可以從其中提取必要信息注冊到學(xué)習(xí)資源注冊系統(tǒng)，而學(xué)習(xí)對象本身則存儲在某個LMS(LearningManagementSystem，學(xué)習(xí)管理系統(tǒng))的學(xué)習(xí)資源庫中。

3)課程包裝。課程包裝是把整個網(wǎng)絡(luò)課程看作一個學(xué)習(xí)對象，為其構(gòu)建元數(shù)據(jù)文件、內(nèi)容清單文件和包裝交換文件。課程包裝的操作可以參照上述學(xué)習(xí)對象包裝，但是在構(gòu)建內(nèi)容清單時最好采用子內(nèi)容清單的方法構(gòu)建。

4)課程與LMS集成(圖1)。LMS提供學(xué)習(xí)內(nèi)容傳送，跟蹤、報告、管理學(xué)習(xí)內(nèi)容和學(xué)生學(xué)習(xí)進度、學(xué)生交互等一整套功能}4aoSCORM中LMS被看做是一個智能化服務(wù)端，由它決定傳送什么課程資源，何時傳送以及進行學(xué)習(xí)管理。將精品課程與支持學(xué)習(xí)對象標準的LMS集成能更好地適應(yīng)不同學(xué)習(xí)者需要以及跨平臺等特性。集成時可以將整個網(wǎng)絡(luò)課程的包交換文件直接導(dǎo)入，也可以分學(xué)習(xí)對象逐個導(dǎo)入，LMS通過解析內(nèi)容清單文件即可生成課程目錄。

3.2數(shù)據(jù)庫設(shè)計數(shù)據(jù)庫采用SQLServer2003，分為3大部分，即基本信息庫、XML數(shù)據(jù)庫和課程庫。基本信息庫用來存儲課程和用戶的基本信息;XML數(shù)據(jù)庫是對學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)過程進行記錄的數(shù)據(jù)庫，其中每門課程、課程的每個SCO都有自己的XML文件;課程庫則存儲所有的課程。

3.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計如圖2所示，資源庫系統(tǒng)采用B/S多層模式結(jié)構(gòu)，軟件層采用J2EE平臺及JSP}--Servlet十JavaBean的開發(fā)結(jié)構(gòu)，從而保證系統(tǒng)具有良好的可維護性、可擴展性。

4關(guān)鍵技術(shù)的實現(xiàn)

4.1SCO與LMS間接口的技術(shù)實現(xiàn)在對SCO進行Wrapper時，建立APIWrapper.js這樣一個javascript文件，分別對應(yīng)上述APIAdapter的API函數(shù)建立相應(yīng)的function，示例如下:

FunctiondoLMSInitialize(){Varapi=getAPIHandle();

If(api==null){Alert“無法完成LMS的API啟動”);

Return"false";}

Varresult=api.LMSInitialize(““);//此處調(diào)用Adapter和LMS間的通信

If(result.toString()!=”true”){Var

err=ErrorHandler();}

Returnresult.toString();}

在建立好相應(yīng)的AP工Wrapper.js后，就可以在制作的學(xué)習(xí)對象中實現(xiàn)對這些function的調(diào)用，以完成SCO與Adapter間的通信。例如，在可執(zhí)行學(xué)習(xí)對象中加入這樣一段javascript:

javascript:……

Varresult=doLMSInitialize();

If(result!一true){..…}

Result:=ReadURL(“javascript:

doLMSInitialize()”，100)

這樣就初步實現(xiàn)SCO與APIAdapter間的通信，也為LMS的Launch工作做了初始化。但是對于LMS還是無法使用和顯示，因為APIWrapper.js只是對SCO的一個打包過程，使它符合DataModel，并沒有實現(xiàn)與Server端的LMS進行通信。要實現(xiàn)這一步，需要在Server端建立一個APIAdapter.java來完成Adapter與ServerLMS的通信，實現(xiàn)DataModelSCE的數(shù)據(jù)傳送。

4.2學(xué)習(xí)對象顯示

接口的技術(shù)實現(xiàn)APIAdapterApplet.java是一個嚴格按照標準制定的類，通過編寫該類實現(xiàn)sco在LMS中的通信和共享所需要的符合SCORM規(guī)范的API。該Applet在LMS啟動時自動啟動，在該類中實現(xiàn)全部的API函數(shù)，以LMSInitialize為例:

PublicStringLMSInitialize(Stringparam)//SCO調(diào)用的第一個且唯一調(diào)用的API

{Stringresult;

Result=cmiBooleanFalse;//初始化為未啟動

StringtempParm=String.value0f(param);

If((tempParm.equals("null”)日tempParm.

equals(“”))!二true){

This.1msErrorManager.

SetCurrentErrorCode("201");

Returnresult;}

第2篇

關(guān)鍵詞：醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源醫(yī)院信息資源管理

引言

計算機網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)是現(xiàn)代社會進步的一個重要標志，隨著計算機技術(shù)和現(xiàn)代通訊技術(shù)的發(fā)展和影響，人類社會已經(jīng)步入以數(shù)字化信息和網(wǎng)絡(luò)化信息為特征的知識經(jīng)濟時代時期，在計算機網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)快速發(fā)展的巨大影響下，醫(yī)院也進入了網(wǎng)絡(luò)信息資源管理時期。而經(jīng)過100多年的發(fā)展，醫(yī)院信息管理的過程已經(jīng)經(jīng)歷了傳統(tǒng)管理時期，技術(shù)管理時期，信息資源管理時期，現(xiàn)在正逐漸向“網(wǎng)絡(luò)信息資源管理”階段演進。這種演進和發(fā)展對信息管理工作模式和服務(wù)模式造成巨大的變化和影響，產(chǎn)生了新的社會需求，而醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源管理正是這種新需求下的產(chǎn)物。醫(yī)院信息資源和醫(yī)院信息資源管理將隨人類社會的發(fā)展和技術(shù)的進步而不斷的發(fā)生變化。在醫(yī)院管理中，計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源管理促進了我國醫(yī)療事業(yè)單位的發(fā)展，特別是信息高速公路的浪潮，也將革命性地改變醫(yī)院獲取知識、信息的速度。因此說醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息將成為醫(yī)院建設(shè)與發(fā)展中不可缺少的手段。

一、醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源的含義

關(guān)于我們對醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源的理解，歸納起來主要有兩種：一是俠義的理解，認為醫(yī)院計算機信息資源就是指醫(yī)院文獻資源或者醫(yī)院數(shù)據(jù)資源，或者醫(yī)院各種媒介和形式的信息的集合，包括醫(yī)院各種文字，聲像，印刷品，電子信息，人力資源信息，醫(yī)療器械，人員管理，數(shù)據(jù)庫等等，這都是限于信息的本身。而廣義的理解是，認為醫(yī)院信息資源是信息活動中各種要素的總稱，這既包含惡劣信息本身，也包含了信息相關(guān)的人員，設(shè)備，技術(shù)和資金等等各種資源。隨著互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展進程的加快，信息資源網(wǎng)絡(luò)化成為一大潮流，與傳統(tǒng)的計算機網(wǎng)絡(luò)資源相比，醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源在數(shù)量，結(jié)構(gòu)，分布和傳播的范圍，載體形態(tài)，內(nèi)涵傳遞手段，等方面都顯示出新的特點。這些新的特點賦予了醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息資源管理新的內(nèi)涵。

二、醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源的特點

2.1存儲數(shù)字化醫(yī)院傳統(tǒng)信息資源由紙張上的文字變?yōu)榇判越橘|(zhì)上的電磁信號或者光介質(zhì)上的光信息，是信息的存儲和傳遞，查詢更加方便，而且所存儲的信息密度高，容量大，可以無損耗地被重復(fù)使用。以數(shù)字化形式存在地信息，既可以在計算機內(nèi)高速處理，又可以通過信息網(wǎng)絡(luò)進行遠距離傳送。

2.2表現(xiàn)形式多樣化醫(yī)院傳統(tǒng)信息資源主要是以文字活數(shù)字形式表現(xiàn)出來的信息。而醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源則可以是文本，圖像，音頻，視頻，軟件，數(shù)據(jù)庫等多種形式存在的，涉及領(lǐng)域和行業(yè)廣泛。

2.3以網(wǎng)絡(luò)為傳播媒介醫(yī)院傳統(tǒng)的信息資源存儲載體為紙張，磁帶，磁盤，而醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源的存在是以網(wǎng)絡(luò)為載體，以虛擬化的姿勢狀態(tài)展示的，人們得到的是網(wǎng)絡(luò)上的信息，而不必過問信息是存儲在磁盤上還是磁帶上的，體現(xiàn)了醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)資源的社會性和共享性。

2.4數(shù)量巨大CNNIC一年兩次的《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況統(tǒng)計報告》，全面反映和分析了中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展狀況，以其權(quán)威性著稱。從本次報告中可以看出，截至到2002年12月31日，我國上網(wǎng)計算機數(shù)量為2083萬臺；CN下注冊的域名數(shù)量達到17.9萬個；網(wǎng)站數(shù)量達到了37.1萬個；國際出口帶寬總量為9380M。

醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源不是傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)信息資源，它是對傳統(tǒng)計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源的合理運用。在市場經(jīng)濟迅速發(fā)展的今天，醫(yī)院和醫(yī)院、醫(yī)藥市場、藥店之間的競爭也日漸激烈，醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源將成為一種戰(zhàn)略資源，它同醫(yī)療器械設(shè)備和人力資源技術(shù)等一樣成為推動醫(yī)院向前發(fā)展的支柱。各種信息的收集，加工和利用將有效的改變醫(yī)院面貌，為醫(yī)院的正常運作注入了新鮮血液，為醫(yī)院獲取最大的經(jīng)濟效益和社會效益提供了有力的保證。醫(yī)院的發(fā)展面臨著激烈的競爭，除了醫(yī)療技術(shù)、醫(yī)療設(shè)備，優(yōu)質(zhì)的服務(wù)質(zhì)量和合理醫(yī)療價格等各方面的競爭，更重要的是它將會是醫(yī)學(xué)信息的競爭。醫(yī)院的信息管理系統(tǒng)、圖書情報、病案統(tǒng)計等部門提供的統(tǒng)計資料尤為重要。醫(yī)院決策部門需要先進的信息服務(wù)系統(tǒng)，以獲取最新的信息資料，掌握最新信息，以擊敗競爭對手，占領(lǐng)醫(yī)療市場。醫(yī)療及科研人員可以通過最新的信息服務(wù)來獲取新知識、新技術(shù)，更好的為患者服好務(wù)，治好病，這樣患者就能從更大范圍內(nèi)選取最新的醫(yī)療技術(shù)，治好他們的病，從而為醫(yī)院贏得良好的聲譽。

三、醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源管理的內(nèi)容核心是數(shù)據(jù)庫建設(shè)

在醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源管理活動中，數(shù)據(jù)庫建設(shè)及數(shù)據(jù)庫技術(shù)占據(jù)著至關(guān)重要的地位，它是一切信息和數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)和源泉，數(shù)據(jù)庫技術(shù)具有非常廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域，它是實現(xiàn)資源共享，節(jié)省開支，提供系統(tǒng)的反映能力，工作質(zhì)量和服務(wù)水平的重要手段和技術(shù)保證。醫(yī)院的數(shù)據(jù)庫不僅反映醫(yī)院當前的盈利能力，而且反映醫(yī)院未來的盈利能力。醫(yī)院的工作即使是重點放在客戶服務(wù)和管理上，但仍要以客戶數(shù)據(jù)庫為基礎(chǔ)，以提高顧客忠誠度為核心、正確運用各種市場營銷組合，優(yōu)化客戶組合，提升服務(wù)利潤鏈，擴大醫(yī)院的品牌形象，提高醫(yī)院競爭力。品牌的競爭是心理層面上的與客戶溝通及交流，現(xiàn)在的醫(yī)院在醫(yī)療技術(shù)、價格嚴重同質(zhì)化的情況下，針對醫(yī)院的特色，優(yōu)點，特性及患者群體的分類對客戶服務(wù)予以細分，具體到每一個環(huán)節(jié)，第一個步驟，就能堵住各種可能造成的就醫(yī)后遺留問題，后期客戶服務(wù)擴展為其提供增值服務(wù)，從服務(wù)層面上體現(xiàn)產(chǎn)品與競爭對手的差異化，提高醫(yī)院的品牌形象，用醫(yī)院的文化和理念打動客戶，才能在整個醫(yī)療市場中立于不敗之地。

四、醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源的管理和利用

計算機網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)不僅是一個瀏覽新聞、娛樂的場所，也是絕佳的學(xué)習(xí)窗口和平臺，同時它也是科研信息的重要源泉，新的信息技術(shù)不斷的滲透到醫(yī)院信息管理的過程之中，計算機的普遍應(yīng)用成為提高醫(yī)療管理水平和醫(yī)療診斷、治療、康復(fù)過程中必不可少的工具之一，其巨大的存儲能力把醫(yī)院內(nèi)部及相關(guān)醫(yī)院、社區(qū)及醫(yī)療服務(wù)等所有的信息完整、有序的存儲起來，并可以上網(wǎng)提供遠程醫(yī)療服務(wù)，醫(yī)院從上至下各級管理人員包括患者都可及時、迅速的獲取各自所需的醫(yī)療信息、統(tǒng)計信息等等。利用E—mail和FTP文件傳輸可以把這些信息迅速快捷的傳遞給所需方。這種遠程醫(yī)療信息傳遞功能可以將醫(yī)院總部醫(yī)療信息傳遞到醫(yī)院分支機構(gòu)或者遠程上網(wǎng)的合作醫(yī)療單位的工作站上，減少許多不必要的環(huán)節(jié)。醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源作為一個大系統(tǒng)以完成醫(yī)療、教學(xué)、科研的協(xié)作及資源的共享，在網(wǎng)上各個環(huán)節(jié)的信息迅速流動，醫(yī)院可以利用網(wǎng)絡(luò)和網(wǎng)絡(luò)信息完成多項工作。計算機網(wǎng)絡(luò)信息已經(jīng)成為了醫(yī)院經(jīng)濟管理的基礎(chǔ)。通過網(wǎng)絡(luò)，醫(yī)院之間能夠開展更多的遠程醫(yī)療會診，可以更經(jīng)濟更方便更快捷的進行醫(yī)院內(nèi)部、外部的信息交流和傳播，讓醫(yī)院在大范圍內(nèi)的運作中獲取最大的經(jīng)濟效益和社會效益。:

五、結(jié)語

雖然現(xiàn)在醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源管理在醫(yī)院管理中越來越得到人們的理解和重視，但是目前這一領(lǐng)域仍有許多需要研究和解決的問題，需要我們努力去探索研究解決。現(xiàn)在醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源在社會發(fā)展中正日益占據(jù)主導(dǎo)地位，只有對醫(yī)院計算機網(wǎng)絡(luò)信息資源進行有效的管理，才能將網(wǎng)絡(luò)信息環(huán)境變?yōu)橛行虻男畔⒖臻g，實現(xiàn)信息資源效用最大化，發(fā)揮它的最大潛能。總之，我們應(yīng)注重醫(yī)院網(wǎng)絡(luò)信息資源的開發(fā)、建設(shè)與利用，密切關(guān)注國內(nèi)外醫(yī)院信息服務(wù)商家的運作趨勢，密切跟蹤計算機網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與應(yīng)用的最新動向，對新的技術(shù)進行最及時的應(yīng)用和開發(fā)，這樣才能更好的促進醫(yī)療事業(yè)的更快發(fā)展。

第3篇

用戶行為在一定程度上體現(xiàn)了用戶的需求，基于對當前用戶行為的分析與研究，可預(yù)測用戶在未來一段時間內(nèi)的行為，提前預(yù)知潛在的通信需求和規(guī)律，主動地完成無線資源配置。用戶行為分為兩種：一種是表示用戶與用戶之間關(guān)系的靜態(tài)用戶行為，另一種是用戶動態(tài)行為。靜態(tài)用戶行為挖掘，注重用戶組織關(guān)系的預(yù)測，而動態(tài)用戶行為挖掘則注重用戶軌跡的分析。

1.1靜態(tài)用戶關(guān)系預(yù)測

靜態(tài)用戶關(guān)系預(yù)測是指通過研究非直接關(guān)聯(lián)的兩個用戶之間的相似性，估計這兩個用戶發(fā)生關(guān)聯(lián)的可能性。目前基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測模型可以有效地實現(xiàn)靜態(tài)用戶關(guān)系的預(yù)測。鏈路預(yù)測模型如圖1所示。用戶之間存在著串聯(lián)的關(guān)系鏈，被稱為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的拓撲路徑，用戶之間發(fā)生聯(lián)系的可能性取決于拓撲路徑對用戶之間相似性的傳遞能力。基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的鏈路預(yù)測方法是通過研究用戶端點之間拓撲路徑對相似性傳遞的影響來實現(xiàn)預(yù)測模型的構(gòu)建。如果兩個端點之間信息傳遞的能力越強，那么這兩個端點越相似，未來兩個端點發(fā)生直接關(guān)聯(lián)的可能性就越大。為了數(shù)值化表示相似性，預(yù)測模型通過對拓撲路徑的研究來估計端點之間的相似性S，S值越大兩個端點發(fā)生連接的可能性越大。根據(jù)拓撲路徑長度，鏈路預(yù)測算法可以分為：局部路徑相似性算法，例如公共鄰居算法(CN)、阿達米克阿達算法(AA)、資源分配算法(RA)；全局路徑相似性算法，如凱茨算法(Katz)；半局部路徑相似性算法，如本地路徑(LP)、本地隨機游走(LRW)、疊加隨機游走(SRW)[9]。各算法的預(yù)測準確性可用受試者工作特征曲線下面積（AUC）度量指標進行衡量。雖然基于全局路徑相似性的算法具有較好的預(yù)測準確性，但是復(fù)雜度高，實用性差。因此本文將重點討論局部路徑相似性算法和半局部路徑相似性算法。通過對網(wǎng)絡(luò)模型的研究，進一步提出優(yōu)化算法，并在有代表性的幾個實際網(wǎng)絡(luò)上進行驗證。代表性網(wǎng)絡(luò)包括：美國航空網(wǎng)USAir、美國國家電網(wǎng)PG、蛋白質(zhì)作用網(wǎng)Yeast、網(wǎng)絡(luò)科學(xué)家合作網(wǎng)絡(luò)NS、爵士樂手合作網(wǎng)Jazz、新陳代謝網(wǎng)絡(luò)CE、臉書好友網(wǎng)絡(luò)Slavko、電子郵電網(wǎng)絡(luò)E-mail、傳染病網(wǎng)絡(luò)Infec、歐洲合作網(wǎng)ES、UC大學(xué)社交網(wǎng)絡(luò)UcSocial、生物鏈網(wǎng)絡(luò)FW和Small&Griffith以及Descendants引文網(wǎng)。

1.1.1局部路徑相似性算法基于局部路徑相似性算法僅研究長度為2的拓撲路徑。研究兩個端點公共鄰居的屬性，依據(jù)“朋友的朋友就是朋友”的原則，公共鄰居越多則通過共同好友傳遞相似性的能力就越強，兩個端點越相似。但是傳統(tǒng)關(guān)系預(yù)測算法在不同用戶關(guān)系網(wǎng)中缺乏適應(yīng)性，尤其是對用戶弱關(guān)系性能的差異呈現(xiàn)出較低的敏感性。因此本文在AA和RA算法的基礎(chǔ)上，構(gòu)建增強弱關(guān)系的預(yù)測模型，以實現(xiàn)更好的預(yù)測性能。將OAA和ORA算法在5個代表性網(wǎng)絡(luò)中進行AUC性能仿真驗證，結(jié)果如圖2和表1所示。從仿真結(jié)果可以看出并非所有網(wǎng)絡(luò)都在β=-1時取得最優(yōu)。但通過調(diào)整β，可以準確地找到適合每個網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)β。在多數(shù)網(wǎng)絡(luò)下OAA和ORA算法預(yù)測準確性優(yōu)于傳統(tǒng)的局部相似性算法CN、AA和RA。

1.1.2半局部路徑相似性算法傳統(tǒng)的基于半局部路徑相似性算法在降低算法復(fù)雜度的同時具有較高的預(yù)測準確性。然而，傳統(tǒng)半局部路徑相似性算法忽略了不同路徑組成節(jié)點的差異性，而且忽略了路徑端點影響力中存在冗余影響力的問題。（1）路徑異構(gòu)性問題的研究在傳統(tǒng)半局部路徑相似算法中，路徑被建模成一條路由線路，兩個端點之間的相似性取決于它們之間的路徑條數(shù)。實際上，路徑是由不同屬性的節(jié)點組成的，應(yīng)該在路徑建模時考慮路徑中間節(jié)點的屬性，給予信息傳輸能力強的路徑更高的權(quán)重。據(jù)此本文提出了在不同網(wǎng)絡(luò)中突出路徑中小度節(jié)點作用，削弱大度節(jié)點作用的SignificantPath算法（有意義路徑算法，簡稱SP算法）[11]。設(shè)q表示任意一條連接節(jié)點x和y的路徑，M(q)表示路徑q去除端點之外所有中間節(jié)點組成的集合，vi表示路徑q的任意一個中間節(jié)點，ki表示節(jié)點vi的度值，P2(vx,vy)和P3(vx,vy)分別表示端點x和y之間長度是2和3的路徑集，α∈[0,1]是路徑長度的懲罰因子，β是節(jié)點度懲罰因子。可以看出，不論α取何值，AUC均在β<0時達到最優(yōu)，并且最優(yōu)曲線對應(yīng)的α遠小于1。SP算法突出了較短路徑和強信息傳遞能力的路徑，并且相比于傳統(tǒng)算法，SP算法的預(yù)測準確性在大多數(shù)網(wǎng)絡(luò)中都有明顯的改進。（2）控制端點冗余影響力問題的研究傳統(tǒng)算法在研究端點影響力對端點相似性的作用時，忽略了端點影響力實際存在的冗余問題。冗余影響力不利于準確發(fā)現(xiàn)節(jié)點的相似性，因此需要研究如何控制端點冗余影響力。研究方法主要有兩種：通過懲罰無貢獻冗余影響力增強預(yù)測的準確性和通過抽取有效影響力建模端點之間相似性。（a）通過懲罰無貢獻冗余影響力增強預(yù)測準確性無貢獻關(guān)系懲罰(NRP)算法[12]是通過懲罰大冗余影響力突出小冗余影響力以增強預(yù)測準確性。首先建模單條路徑連通性，設(shè)vi表示路徑中間節(jié)點，|E|表示網(wǎng)絡(luò)連邊集中的連邊數(shù)，t表示所研究的最長路徑長度，P(vi+1|vi)表示從節(jié)點vi到vi+1的轉(zhuǎn)移概率，C(x,y)|jl表示長度為l的第j條路徑中間節(jié)點總轉(zhuǎn)移概率。為了驗證NRP算法的性能，本文在9個真實網(wǎng)絡(luò)中進行了NRP的AUC性能實驗以及與傳統(tǒng)算法的比較實驗，結(jié)果如圖4和表3所示。可以看出最優(yōu)值出現(xiàn)在β<1，即β-1<0，說明對無貢獻大度進行懲罰可以明顯改善預(yù)測準確性；相反取值β>0時性能會急劇下降，表明突出無貢獻關(guān)系會降低預(yù)測準確性，并且NRP算法明顯優(yōu)于傳統(tǒng)算法。說明通過懲罰端點無貢獻關(guān)系即冗余影響力，可以極大改善鏈路預(yù)測的準確性。（b）通過抽取有效影響力建模端點之間相似性端點吸引節(jié)點與之發(fā)生關(guān)聯(lián)主要依靠有效影響力。因此端點影響力建模可以采取直接抽取有效影響力的方式，如聯(lián)合考慮有效影響力和強信息傳播能力建模有效路徑（EP）算法[13]。通過添加指數(shù)參數(shù)控制不同網(wǎng)絡(luò)下路徑信息傳輸能力的差異性，使算法具有適應(yīng)性并且突出強信息傳播路徑，即取最優(yōu)值β>1。則長度為l的所有路徑對于信息傳播能力的影響為：接著將可達對端的路徑條數(shù)建模為有效影響力。設(shè)|Pathslxy|表示在端點X和y之間長度為l的路徑個數(shù)，進一步結(jié)合長度為2到t的路徑總信息傳輸能力，得到端點X和y之間總的相似性預(yù)測模型為：由于存在較長路徑貢獻小而代價大的問題，而對節(jié)點相似性貢獻最多的路徑長度是2和3，因此僅考慮長度為2和3的路徑可以取得較好的預(yù)測效果。為了驗證EP算法的預(yù)測準確性，本文利用15個網(wǎng)絡(luò)仿真了不同β取值對預(yù)測準確性AUC的影響以及EP與傳統(tǒng)算法性能的比較，如圖5和表4所示。可以看出最優(yōu)值出現(xiàn)在β>1的位置，并且EP算法AUC準確性要明顯高于其他算法。綜上說明通過考慮有效影響力和強信息傳輸能力可以有效增強鏈路預(yù)測的準確性。

1.2動態(tài)用戶行為分析

除了靜態(tài)人類組織關(guān)系行為外，人類移動行為的研究和預(yù)測對無線資源調(diào)度和分配也非常重要。目前對人類移動行為的研究和預(yù)測主要基于統(tǒng)計學(xué)和信息技術(shù)展開，分析結(jié)論表明[14]：人類活動包含兩類，其一是時間和空間上的周期性活動，其二是同社交關(guān)系相關(guān)的隨機跳躍活動。近距離活動多體現(xiàn)出時間和空間的周期重復(fù)特性，同社交關(guān)系關(guān)聯(lián)不大。遠距離活動受社交關(guān)系影響比較明顯。研究表明社交關(guān)系可以解釋10%～30%的人類活動，而周期性模式可以解釋50%～70%的人類活動。依據(jù)從簽到網(wǎng)站和移動終端獲得的數(shù)據(jù)，研究者們繪制出了關(guān)于人群的行為模式。圖6是在某城市中某一時刻人群在家中和工作單位的空間位置分布圖以及一天中人們在家和工作單位的時間分布圖，從圖中可以看出明顯的聚集性。圖7顯示的是在某城市中，從中午到午夜時刻，人群移動模式隨時間變化的關(guān)系，可以看出具有明顯的周期規(guī)律性，白天向工作地點聚集，夜晚向家的方向聚集。圖7人們行為的移動模式和聚集趨勢（圖中的x和y軸數(shù)值是與最遠距離的歸一化相對值）除了在地理和空間位置維度表現(xiàn)出周期性短距離的人群移動行為外，還有受社交關(guān)系影響的非周期性長距離行為。人們有時候會因為探親訪友產(chǎn)生出一些非規(guī)律性的行為，這些行為大多是由社交關(guān)系引起的。根據(jù)人們移動行為模式規(guī)律建立模型，預(yù)測未來人們發(fā)生行為的時間和空間位置是非常有意義以及可行的。研究者們提出了許多方法，具有代表性的是根據(jù)人們行為的周期性進行預(yù)測的周期性移動行為模型periodicmobilitymodel，周期移動模型（PMM）和進一步考慮了社交關(guān)系的社交周期移動模型（PSMM）[14]。利用對人類行為的預(yù)測來預(yù)測未來人群聚集發(fā)生的時間和空間位置，并引導(dǎo)無線通信資源的分配，能夠極大地提升資源的利用率和用戶滿意度。

2用戶行為驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)資源配置

由用戶構(gòu)建的社交網(wǎng)絡(luò)與實際通信設(shè)備部署網(wǎng)絡(luò)之間并非一一對應(yīng)的關(guān)系，因此在獲取和預(yù)測用戶行為特征之后需要結(jié)合實際應(yīng)用場景，選取合適的預(yù)測特征和數(shù)據(jù)完成實際通信設(shè)備網(wǎng)絡(luò)部署的資源優(yōu)化配置。

2.1基于小區(qū)負載的覆蓋容量自優(yōu)化對所提取的用戶行為特征加以利用將有助于提升網(wǎng)絡(luò)整體的承載能力。因此，可利用對個體用戶時間、空間行為的周期性、區(qū)域性特征的分析及預(yù)測，獲取群體用戶在一定時間、空間范圍的聚集行為。而群體用戶的空間聚集行為將直接決定各小區(qū)的負載情況，然后基站便可結(jié)合各小區(qū)負載的差異性進行覆蓋與容量的自優(yōu)化調(diào)整。如圖8所示，基站可通過對天線配置、發(fā)射功率等射頻參數(shù)進行聯(lián)合調(diào)整的方式，將潛在的業(yè)務(wù)輕載小區(qū)的無線資源通過射頻參數(shù)調(diào)整的方式投射到業(yè)務(wù)熱點區(qū)域，使網(wǎng)絡(luò)資源對用戶周期性、區(qū)域性業(yè)務(wù)需求具有靈活的空間流性匹配能力，動態(tài)完成對不同區(qū)域、不同需求的用戶的流性適配，達到提升網(wǎng)絡(luò)覆蓋容量綜合性能的目的。覆蓋容量的優(yōu)化過程需要考慮射頻參數(shù)的調(diào)整對覆蓋及容量性能的諸多方面影響。比如較小的天線仰角會擴大本小區(qū)覆蓋范圍而提升邊緣用戶的性能，但同時也會對鄰區(qū)用戶帶來更大的干擾并影響鄰區(qū)容量。因此，對覆蓋容量的聯(lián)合優(yōu)化需要兼顧覆蓋性能與容量性能、本小區(qū)性能與鄰區(qū)性能的折衷。考慮到射頻參數(shù)的調(diào)整與所達到的覆蓋容量聯(lián)合性能沒有直接的映射關(guān)系，因此覆蓋容量的聯(lián)合優(yōu)化更傾向于采用機器學(xué)習(xí)等人工智能方式。根據(jù)鄰區(qū)潛在負載差異及覆蓋容量綜合性能情況完成對射頻參數(shù)的自優(yōu)化調(diào)整，并通過對優(yōu)化經(jīng)驗的歸納總結(jié)，提升基站的自主優(yōu)化決策能力。所實現(xiàn)的網(wǎng)絡(luò)SINR分布性能及覆蓋容量綜合性能優(yōu)化效果如圖9、圖10所示[15]。經(jīng)過自優(yōu)化，各小區(qū)的射頻參數(shù)會由于負載的差異而有所不同，重載小區(qū)的覆蓋范圍較小，其邊緣用戶將移至覆蓋范圍擴大了的輕載小區(qū)接受服務(wù)。并且，基于小區(qū)負載的覆蓋容量自優(yōu)化方案性能相較于未考慮負載差異的優(yōu)化方法得到了有效提升。

2.2基于設(shè)備直通協(xié)作多播的數(shù)據(jù)分發(fā)策略蜂窩網(wǎng)絡(luò)所產(chǎn)生的大部分流量是流行內(nèi)容的下載，例如視頻、音頻或移動應(yīng)用程序。鑒于大多數(shù)用戶行為具有這種共性下載的特點，如果基站把這種具有相同業(yè)務(wù)請求的用戶數(shù)據(jù)卸載到設(shè)備直通（D2D）網(wǎng)絡(luò)，那么就可以有效緩解蜂窩網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施的負擔，提高頻譜效率以及用戶滿意度，并在一定程度上解決無線通信系統(tǒng)頻譜資源匱乏的問題。由于大多數(shù)用戶行為具有共性以及流動性，并且用戶間的社交關(guān)系也體現(xiàn)出了用戶間的協(xié)同意愿，那么把用戶之間相同的數(shù)據(jù)請求通過基站多播方式實現(xiàn)數(shù)據(jù)分發(fā)，就可以極大的提高整個系統(tǒng)的資源利用率。由于D2D協(xié)作多播系統(tǒng)是由獨立的蜂窩用戶組成，用戶間的連接關(guān)系時斷時續(xù)。而在現(xiàn)實生活中，人們的社交關(guān)系相對穩(wěn)定，因此利用數(shù)據(jù)挖掘獲得的用戶社交關(guān)系可幫助蜂窩網(wǎng)絡(luò)建立可靠的D2D傳輸鏈路，如圖11所示。D2D協(xié)作多播網(wǎng)絡(luò)容量增益如圖12所示，該圖比較了傳統(tǒng)蜂窩數(shù)據(jù)分發(fā)與不同多播半徑情況下的平均網(wǎng)絡(luò)容量累計分布函數(shù)（CDF）曲線。由圖可知，D2D協(xié)作多播算法所達到的網(wǎng)絡(luò)容量要優(yōu)于傳統(tǒng)蜂窩數(shù)據(jù)分發(fā)算法，并且隨著多播半徑R逐漸減小，D2D簇內(nèi)多播速率增加。

2.3個性用戶業(yè)務(wù)服務(wù)資源配置在通過預(yù)測獲取用戶個性化特征之后可以根據(jù)提取出的潛在業(yè)務(wù)發(fā)起位置及業(yè)務(wù)需求等個性化特征進行資源的提前預(yù)配置。圖13所示，用戶（UE）經(jīng)常由A出發(fā)到B，并在B點被動的接收一定量的數(shù)據(jù)（例如B為展覽館，UE為一個管理員，需要接收一定的解說信息，而解說信息會定期更新）。由于UE經(jīng)常往返于A和B，在網(wǎng)絡(luò)側(cè)長期的歷史信息搜集統(tǒng)計中，可以通過用戶關(guān)系預(yù)測得出UE從A到B之間最常接入的基站集合。根據(jù)UE在這些基站中所上報的信道質(zhì)量歷史信道信息，可以預(yù)測出UE在經(jīng)過這些基站時的平均信息速率。同時根據(jù)UE的導(dǎo)航信息，可以獲知UE在從A到B中所需的平均時間。由于B點接收信息較大，如果等用戶A到達B點再更新信息的話，會帶來較多的等待時延。為此，一種新的解決思路是利用上述預(yù)測信息，讓UE在B點需要的數(shù)據(jù)，在預(yù)測的中途基站中進行預(yù)傳輸，從而達到提升用戶體驗質(zhì)量的效果。具體分析如下。與傳統(tǒng)的資源分配相比，基于預(yù)測的資源分配可以有效緩解B點處的通信業(yè)務(wù)壓力。提前配置考慮了節(jié)能、基站負載等因素，極大的優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)的整體性能。同時這種預(yù)測提前通信也大大減少了用戶等待時間，提升了用戶體驗質(zhì)量。

3結(jié)束語