【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于边缘信息服务数据交互领域，具体涉及一种受限网络下的数据资源分级传输方法。
技术介绍
1、当前信息系统的研究重点正逐渐向离用户更近的边节点和末端上延伸，过去的云中心信息处理模式是将用户在末端上产生的数据、服务需求通过网络通信资源传输至后方云平台，结合云平台上的数据、服务、计算资源对需求进行响应后，将响应结果返回至末端用户侧。此过程对通信网络的消耗极大，用户获取数据服务资源的效率较低，且一旦云端网络断连，末端设备将失去可依赖的云中心数据服务支撑。当前信息系统多采用“云-边-端”三级架构，通过在离末端用户更近的地方部署具有一定计算存储资源的边中心，为末端用户提供更实时的数据服务支撑。但同时，相比于后方由巨量硬件设备组成的云中心来说，只具有一定计算存储资源的边中心能力较弱，难以承载全量数据和服务资源，依然需要与云中心进行数据、服务层面上的协同，才能为用户提供较好的体验，这一过程在云边通信资源受限时效率较低。当前在受限网络下加速云边数据交互效率的方法多是在传输协议层进行改进，或是对传输数据的编码压缩率进行优化，依然是想实现数据的全量交互。这些方法固然能提升信息交互的效率，但传输协议和数据压缩策略的改进和优化是存在极限的。如何在不过多影响云边必要信息交流的情况下，根据网络因素和用户需求对传输数据本身进行适当裁剪，是现有技术中一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供一种受限网络下的数据资源分级传输方法，该方法能够在受限网络下对云边中心间交互的数据资源进行分级
2、本专利技术采用的技术方案为：
3、一种受限网络下的数据资源分级传输方法，包括：
4、步骤s1，将信息系统云边间交互的数据资源表示为数据类型、数据名称、数据属性、属性值构成的集合，对信息系统云边交互的各类数据资源及其字段的重要度进行量化区分，为每种数据类型增加一个类型重要度，为每个数据属性新增一个属性重要度；
5、步骤s2，设置数据传输阈值，感知并分析通信资源消耗相关的指标，包括数据包往返时延、通道待传输数据量与传输中数据量的比例、边缘网络的吞吐量、云边数据传输的平均时延，根据这些指标动态调整数据传输阈值，只传输大于传输阈值的数据属性，从而保证传输资源消耗在合理范围内；
6、步骤s3，记录数据传输日志，提取每条数据的传输成功时间、数据类型、已分发节点数、已共享用户数，经统计分析，加权调整第类数据资源的；根据用户对已获取数据资源的未传输字段的需求情况，动态调整数据的类型重要度和属性重要度。
7、进一步地，步骤s1中，将信息系统云边间交互的第类数据资源表示为，其中代表该数据的类型，代表该数据类型的重要度，代表该数据的属性集合，，为第类数据属性的总个数，为属性集合中的第个属性，属性由属性名称、属性值、属性重要度表示，即；最终，数据资源表示为，其中，数据类型和数据属性的结构基于信息系统云边中心间交互的数据资源的类型来确定，数据类型重要度和数据属性重要度由信息系统专家填充，作为专家输入的先验知识。
8、进一步地，步骤s2中，数据传输阈值的计算方式为：
9、其中为对应项的权重，，的初始值均为0.25，后续根据用户反馈调整；
10、为各参数的转换函数，具体如下：
11、
12、
13、
14、
15、其中，、、、分别为、、、的最大值，、、、为转换公式对应曲线的斜率，、、、为转换公式的中心点，、、、、、、、、、、、均通过训练获得；
16、、、的训练方式为：
17、采集用户满意时的数据、…作为训练集，设置参数的初始值分别为：
18、
19、
20、
21、设计损失函数：
22、
23、使用梯度下降法计算损失函数与参数的偏导数、、，反向更新参数：
24、，，
25、、、的训练方式为：
26、采集用户满意时的数据、…作为训练集，设置参数的初始值分别为：
27、
28、
29、
30、设计损失函数：
31、
32、使用梯度下降法计算损失函数与参数的偏导数、、，反向更新参数：
33、，，
34、、、的训练方式为：
35、采集用户满意时的数据、…作为训练集，设置参数的初始值分别为：
36、
37、
38、
39、设计损失函数：
40、
41、使用梯度下降法计算损失函数与参数的偏导数、、，反向更新参数：
42、，，
43、、、的训练方式为：
44、采集用户满意时的数据、…作为训练集，设置参数的初始值分别为：
45、
46、
47、
48、设计损失函数：
49、
50、使用梯度下降法计算损失函数与参数的偏导数、、，反向更新参数：
51、，，
52、的调整方式为：
53、采集用户满意时的参数值，…，作为调整的依据；由于，将转化为；
54、设计损失函数：
55、
56、使用梯度下降法计算损失函数与参数的偏导数、、，反向更新参数：
57、，，
58、根据更新。
59、进一步地，步骤s3中，动态调整数据的类型重要度和属性重要度的方式为：
60、设计第类数据资源的类型重要度的调整公式如下：
61、
62、其中，为专家设计的类型重要度初始值，每条数据的传输成功时间为、数据类型为、已分发节点数为、已共享用户数为、传输成功的时间点距离当前时间点的间隔为，分别为时间间隔、已分发节点数、已共享用户数对类型重要度的加权值，分别为时间间隔、已分发节点数、已共享用户数对类型重要度的转换函数，设计如下：
63、
64、
65、
66、其中，、、分别为、、的最大值，、、为转换公式对应曲线的斜率，、、为转换公式的中心点，、、、、、、、、均通过训练获得；
67、、、的训练方式为：
68、采集用户满意时的数据、…作为训练集，设置参数的初始值分别为：
69、
70、
71、
72、设计损失函数：
73、
74、使用梯度下降法计算损失函数与参数的偏导数、、，反向更新参数：
75、，，
76、、、的训练方式为：
77、采集用户满意时的数据、…作为训练集，设置参数的初始值分别为：
78、
79、
80、
81、设计损失函数：
82、
83、使用本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种受限网络下的数据资源分级传输方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种受限网络下的数据资源分级传输方法，其特征在于，步骤S1中，将信息系统云边间交互的第类数据资源表示为，其中代表该数据的类型，代表该数据类型的重要度，代表该数据的属性集合，，为第类数据属性的总个数，为属性集合中的第个属性，属性由属性名称、属性值、属性重要度表示，即；最终，数据资源表示为，其中，数据类型和数据属性的结构基于信息系统云边中心间交互的数据资源的类型来确定，数据类型重要度和数据属性重要度由信息系统专家填充，作为专家输入的先验知识。
3.根据权利要求1所述的一种受限网络下的数据资源分级传输方法，其特征在于，步骤S2中，数据传输阈值的计算方式为：
4.根据权利要求1所述的一种受限网络下的数据资源分级传输方法，其特征在于，步骤S3中，动态调整数据的类型重要度和属性重要度的方式为：
【技术特征摘要】
1.一种受限网络下的数据资源分级传输方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种受限网络下的数据资源分级传输方法，其特征在于，步骤s1中，将信息系统云边间交互的第类数据资源表示为，其中代表该数据的类型，代表该数据类型的重要度，代表该数据的属性集合，，为第类数据属性的总个数，为属性集合中的第个属性，属性由属性名称、属性值、属性重要度表示，即；最终，数据资源表示为，其中，数据类型和数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘思培，纪恩怀，张学军，赵会盼，侯海婷，严乐天，沈宇婷，
申请(专利权)人：中国电子科技集团公司第五十四研究所，
类型：发明
国别省市：
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