一种基于智能定价的群体用户网络选择方法及系统技术方案

本发明专利技术提出一种基于智能定价的群体用户网络选择方法及系统，包括：统计异构网络中无线网络的类型和每一类无线网络的覆盖区域中用户群体数量，通过用户群体数量除以异构网络中总用户数量，得到每一个用户群体数量占总用户数量的比例；根据比例和无线网络的定价表达函数和无线网络的码率，得到每一类无线网络的支付费用函数，集合支付费用函数作为异构网络的定价模型；依据无线网络的码率和用户使用每一类无线网络所需支付的费用，通过定价模型，得到异构网络中每类无线网络的用户收益，用户选择最大用户收益的无线网络进行连接。

A Cluster User Network Selection Method and System Based on Intelligent Pricing

【技术实现步骤摘要】
一种基于智能定价的群体用户网络选择方法及系统
本专利技术涉及无线网络中用户行为选择分析的方法，特别涉及基于智能定价的群体用户网络选择方法及系统。
技术介绍
伴随着网络技术的发展，用户的连接的网络模式变得多种多样。未来，基于无线WiFi、4G和5G的异构网络将逐渐成为未来用户使用无线网络的主要网络环境。异构网络包含多种无线类型的网络，例如wifi，3G网络，4G网络，以及未来的5G网络，用户所处的无线网络是包含以上多种类型的无线网络环境。基于多种异构网络的多种媒体内容服务，如视频流媒体观看，视频直播，VR/AR应用，正逐渐成为未来移动互联网中主要的服务业务模式。然而，随着多媒体内容的丰富性，相关应用服务的逐渐增长的网络资源需求对有限的无线网络资源带来了巨大的压力。而异构的无线网络环境下，如何合理的选择恰当的接入网络以获得最优的网络服务体验成为了异构网络的一种关键技术。对于接入网络选择方案可以是以用户为中心的或网络驱动的。在以用户为中心的方法中，重点是最大化用户体验质量水平。然而，这提出了若干限制，因为用户仅知道他们的链路质量，并且没有关于网络负载的信息，这可能影响用户感知质量并且由于频繁切换而引起不稳定性。在网络驱动的解决方案中，目标是通过避免网络拥塞和为每个用户选择最佳接口来最大化网络运营商收入并保持较高的整体用户满意度。针对于上述问题，需要一种合理的网络选择和资源分配机制，以便为尽可能多的用户提供最佳可用性能。通常，资源分配的方法是将其建模为优化问题，其目标函数和约束由用户要求和网络规范确定。目标函数通常被称为效用函数，其在给定分配时表征用户满意度资源。而在有限的网络资源下，当前网络下的服务需求的用户数量的变化也影响了网络资源分配的变化。因此，针对于用户需求的多样的多媒体服务，建立一种智能的用户网络选择方法，合理分配网络资源，使得有限的网络资源利用达到的最大化，提升用户网络服务质量，对未来异构无线网络的多媒体服务的应用发展具有重大意义。传统的异构网络的网络选择方法如垂直切换的准入控制方案、分层无线资源管理方法以及用于集成蜂窝网络和WLAN的性能分析模型，没有考虑用户之间接入不同类型的无线网络过程中的竞争问题以及网络选择的动态性并且没有考虑用户需求的服务内容中传输内容具有过程的特性。以视频内容为例，视频具有时间和过程的特性。视频内容在不同的网络环境中传输时会有各种速率失真。视频质量的变化会影响用户的行为。并且，用户行为的选择改变将导致当前网络状况的变化，进而影响用户的对网络选择。在异构无线接入网络中，定价可以是用作资源分配，准入控制的机制和网络选择。传统的应用于异构网络当中的定价方法一般为基于拍卖、优化的和基于需求/供应的定价方法。然而面对异构网络中的用户、内容以及环境变化过程性特点，上述的定价方式并不能合理优化网络中的资源的利用与配置，并且合理的改变用户的行为选择，无法保证最优的运营商和用户的收益，使得总体的收益达到最大化。因此，有必要提出一种面向异构网络环境变化过程特性的、考虑用户行为选择的智能的定价方法，最大化运营商和用户的总体收益。
技术实现思路
本专利技术的目的是针对上述现有的技术缺陷，提供一种基于智能定价的群体用户网络选择方法。利用网络经济学原理，联合考虑运营商和用户的收益，通过建立一种智能的定价的方法，在网络环境和用户群体数量变化的过程中，使得用户和运营商的收益达到最大化。同时，该方法考虑到异构网络选择、用户需求的服务内容和用户变化的过程特性，通过建立一种具有自主进化的选择算法。具体来说，本专利技术提出了一种基于智能定价的群体用户网络选择方法，其中包括：步骤1、统计异构网络中无线网络的类型和每一类该无线网络的覆盖区域中用户群体数量，通过该用户群体数量除以该异构网络中总用户数量，得到每一个该用户群体数量占总用户数量的比例；步骤2、根据该比例和该无线网络的定价表达函数和该无线网络的码率，得到每一类该无线网络的支付费用函数，集合该支付费用函数作为该异构网络的定价模型；步骤3、依据该无线网络的码率和用户使用每一类无线网络所需支付的费用，通过该定价模型，得到该异构网络中每类无线网络的用户收益，用户选择最大该用户收益的无线网络进行连接。所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其中该步骤3包括：第k类无线异构网络下用户的收益为：Uk＝θkln(1+rk)-Qk，其中Uk为该用户收益，θk是收益因子，Qk是第k类无线网络的该支付费用函数。所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其中还包括：步骤4、根据当前类型的无线网络中用户群体数量，动态调节该当前类型的无线网络对应的支付费用函数，具体包括：根据动态复制因子求解出第k类无线网络中T＝t-1时刻以及T＝t时刻的用户选择该第k个无线网络的数量占总用户数量的比例：xk(t-1)以及xk(t)；更新t时刻定价出的支付费用:其中Qk(t-1)是t-1时刻该第k类无线网络定价出的用户所需支付的费用，ρk是该第k类无线网络的价格因子。所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其中该支付费用函数为Qk(0)＝ω(xk(0))·rk(0)，其中ω(·)为该定价表达函数，xk(0)为用户选择第k类无线网络的数量占整体用户数量的比例，rk(0)为第k类无线网络的码率。所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其中该异构网络的无线网络类型包括：无线WiFi、4G和5G网络。本专利技术还提出了一种基于智能定价的群体用户网络选择系统，其中包括：模块1、统计异构网络中无线网络的类型和每一类该无线网络的覆盖区域中用户群体数量，通过该用户群体数量除以该异构网络中总用户数量，得到每一个该用户群体数量占总用户数量的比例；模块2、根据该比例和该无线网络的定价表达函数和该无线网络的码率，得到每一类该无线网络的支付费用函数，集合该支付费用函数作为该异构网络的定价模型；模块3、依据该无线网络的码率和用户使用每一类无线网络所需支付的费用，通过该定价模型，得到该异构网络中每类无线网络的用户收益，用户选择最大该用户收益的无线网络进行连接。所述的基于智能定价的群体用户网络选择系统，其中该模块3包括：第k类无线异构网络下用户的收益为：Uk＝θkln(1+rk)-Qk，其中Uk为该用户收益，θk是收益因子，Qk是第k类无线网络的该支付费用函数。所述的基于智能定价的群体用户网络选择系统，其中还包括：模块4、根据当前类型的无线网络中用户群体数量，动态调节该当前类型的无线网络对应的支付费用函数，具体包括：根据动态复制因子求解出第k类无线网络中T＝t-1时刻以及T＝t时刻的用户选择该第k个无线网络的数量占总用户数量的比例：xk(t-1)以及xk(t)；更新t时刻定价出的支付费用:其中Qk(t-1)是t-1时刻该第k类无线网络定价出的用户所需支付的费用，ρk是该第k类无线网络的价格因子。所述的基于智能定价的群体用户网络选择系统，其中该支付费用函数为Qk(0)＝ω(xk(0))·rk(0)，其中ω(·)为该定价表达函数，xk(0)为用户选择第k类无线网络的数量占整体用户数量的比例，rk(0)为第k类无线网络的码率。所述的基于智能定价的群体用户网络选择系统，其中该异构网络的无线网络类型包括：无线WiFi、4G和5G网络。由以上本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于智能定价的群体用户网络选择方法，其特征在于，包括：步骤1、统计异构网络中无线网络的类型和每一类该无线网络的覆盖区域中用户群体数量，通过该用户群体数量除以该异构网络中总用户数量，得到每一个该用户群体数量占总用户数量的比例；步骤2、根据该比例和该无线网络的定价表达函数和该无线网络的码率，得到每一类该无线网络的支付费用函数，集合该支付费用函数作为该异构网络的定价模型；步骤3、依据该无线网络的码率和用户使用每一类无线网络所需支付的费用，通过该定价模型，得到该异构网络中每类无线网络的用户收益，用户选择最大该用户收益的无线网络进行连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于智能定价的群体用户网络选择方法，其特征在于，包括：步骤1、统计异构网络中无线网络的类型和每一类该无线网络的覆盖区域中用户群体数量，通过该用户群体数量除以该异构网络中总用户数量，得到每一个该用户群体数量占总用户数量的比例；步骤2、根据该比例和该无线网络的定价表达函数和该无线网络的码率，得到每一类该无线网络的支付费用函数，集合该支付费用函数作为该异构网络的定价模型；步骤3、依据该无线网络的码率和用户使用每一类无线网络所需支付的费用，通过该定价模型，得到该异构网络中每类无线网络的用户收益，用户选择最大该用户收益的无线网络进行连接。2.如权利要求1所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其特征在于，该步骤3包括：第k类无线异构网络下用户的收益为：Uk＝θkln(1+rk)-Qk，其中Uk为该用户收益，θk是收益因子，Qk是第k类无线网络的该支付费用函数。3.如权利要求2所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其特征在于，还包括：步骤4、根据当前类型的无线网络中用户群体数量，动态调节该当前类型的无线网络对应的支付费用函数，具体包括：根据动态复制因子求解出第k类无线网络中T＝t-1时刻以及T＝t时刻的用户选择该第k个无线网络的数量占总用户数量的比例：xk(t-1)以及xk(t)；更新t时刻定价出的支付费用:其中Qk(t-1)是t-1时刻该第k类无线网络定价出的用户所需支付的费用，ρk是该第k类无线网络的价格因子。4.如权利要求2或3所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其特征在于，该支付费用函数为Qk(0)＝ω(xk(0))·rk(0)，其中ω(·)为该定价表达函数，xk(0)为用户选择第k类无线网络的数量占整体用户数量的比例，rk(0)为第k类无线网络的码率。5.如权利要求1所述的基于智能定价的群体用户网络选择方法，其特征在于，该异构网络的无线网络类型包括：无线WiFi、4G和5G网络。...

【专利技术属性】
技术研发人员：纪雯，梁冰，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11