摘?要：為增大高速網絡中被喚醒信息節點的數量值水平，使得網絡主機能夠準確掌握數據流偏好，從而實現對網絡數據的精準查詢，提出基于網格索引的高速網絡數據流偏好查詢方法。根據網格索引原則，建立完整的空間方向定義標準，再分別從點目標匹配、線目標匹配兩個角度，完成基于網格索引的高速網絡數據指標度量。在此基礎上，按照信息表建立條件，描述既定的數據流偏好，再通過計算分發查詢向量的處理方式，實現對高速網絡數據流偏好的精準查詢。實驗結果表明，在網格索引原則的作用下，隨著網絡報文發送數量的增大，被喚醒信息節點的數量值水平也在不斷提升，對于高速網絡主機而言，能夠準確掌握數據流偏好，滿足精準查詢網絡數據的實際應用需求。

0 引 言

網格索引是一種特殊的幾何匹配算法，能夠直接確定目標節點之間的對應性關系，并可在確保目標對象屬性能力不發生變化的前提下，完成對數據信息參量的更新處理[1]。在實際應用過程中，網格索引算法通過增大網絡報文信息發送量的方式，確定目標節點與集合參量之間的對應性映射關系，再根據節點目標所處存儲位置，對其適用性能力進行度量。對于高速網絡環境而言，網格索引算法能夠直接面對的數據信息參量相對有限，且隨著網絡負載環境的改變，一個數據集到另一個數據集的匹配映射標準也會不斷改變[2]。因此，為使網格索引算法能夠完全匹配高速網絡環境的使用需求，應在轉換數據查詢標準的同時，對信息傳輸穩定性進行準確度量。

在高速網絡環境中，由于數據信息傳輸行為的不同，與之相關的數據流偏好也會有所不同，此時為使應用程序得到保存，必須要在同一偏好設置界面中保存大量的應用數據[3]。如果利用結構化模型對數據流偏好進行查詢，所有信息參量的默認存儲位置相同。隨著網絡

為解決上述問題，本文引入網格索引原則，并以此為基礎，設計一種新型的高速網絡數據流偏好查詢方法，并通過對比實驗的方式突出該方法的有效性。

1 基于網格索引的高速網絡數據指標度量

基于網格索引的高速網絡數據指標度量包含空間方向定義、點目標匹配、線目標匹配三個處理流程，具體研究方法如下。

1.1 空間方向定義

在網格索引算法的認知中，空間方向作為一個標準參考系條件，能夠決定點目標與線目標之間的映射關系。在已知網絡數據輸出流量的前提下，待定義的角度定量指標越多，空間方向參考系的復雜化程度也就越高，反之則越低[5?6]。一般來說，一個完整的空間方向參考系必須同時包含東、南、西、北四個角度定性量系數。

設 αN 表示北向方向角的定性量系數；αS 表示南向方向角的定性量系數；αW 表示西向方向角的定性量系數；αE 表示東向方向角的定性量系數。在空間度量條件恒為 λ，且 λ > 0 不等式條件恒成立的情況下，聯立上述物理量，可將基于網格索引的空間方向定義標準表示為：

式中：α 表示核心方向角的定性量系數；n 表示北向基向量；s表示南向基向量；w 表示西向基向量；e 表示東向基向量；dˉ表示空間基向量均值。作為基礎參考標準，后續的點目標匹配與線目標匹配處理，都必須遵循空間方向定義條件。

1.2 點目標匹配

為得到準確的高速網絡數據流偏好查詢結果，在實施點目標匹配處理時，除了參考空間方向定義條件外，還會涉及網絡數據信息之間的交點，但并不是所有交點都可以作為匹配處理的直接操作對象[7?8]。具體匹配處理流程如下：

Step1：將與高速網絡數據流偏好相關的信息節點放置在空間參考系之中；

Step2：選取滿足匹配需求的信息節點，并以此為基礎建立點目標映射集合；

Step3：將所選取點目標與周圍節點對應起來；

Step4：對點目標匹配結果進行簡化處理。

設 A 表示與高速網絡數據流偏好目標相關的節點定義項；χ表示交點查詢系數；rα表示基于空間方向定義條件的點目標向量；rmin 表示點目標向量的最小定義系數；ΔP 表示單位時間內的網絡數據索引均值。聯立公式（1），可將基于網格索引的點目標匹配結果表示為：

一般情況下，網絡報文的實際發送數量越多，點目標匹配計算結果的物理取值也就越大。

1.3 線目標匹配

與點目標匹配結果相比，線目標匹配更注重建立區域性高速網絡數據流偏好信息之間的映射關系，要求所選取數據節點之間不能出現明顯的覆蓋關系，且隨著網絡報文發送數量的增大，線目標匹配結果與點目標匹配結果之間的關聯性關系不能發生改變[9]。具體匹配處理流程如下：

Step1：在參考系中選取多個線目標進程作為匹配對象；

Step2：將多個點目標按照網格索引原則整合起來，并將整理后的點目標對象定義成全新的線目標對象；

Step3：排除候選線目標集合中的干擾對象。

設 η 表示基于網格索引的線目標對象提取系數；β表示與高速網絡數據流偏好相關的線性定義項；Iα 表示基于空間方向定義條件的線目標向量；q1，q2 表示兩個不同的線性匹配系數。聯立上述物理量，可將基于網格索引的線目標匹配結果表示為：

在網格索引原則的支持下，可認為線目標匹配結果將直接影響高速網絡數據流偏好信息的排列與分布形式。

2 高速網絡數據流偏好查詢

在網格索引原則的支持下，按照信息表建立、數據流偏好描述、分發查詢向量計算的處理流程，完成新型高速網絡數據流偏好查詢方法的設計與應用。

2.1 信息表建立

在高速網絡中，每一個信息表結構都對應一個獨立的數據流偏好信息。在數據感知階段，網絡主機能夠根據信息節點之間的映射關系，對待查詢向量進行按需排列處理；而在實際查詢階段，網絡主機則會按照信息表結構所處連接形式，確定數據流偏好信息所處存儲范圍，并可在網格索引原則的作用下，將這些信息參量再次反饋至核心網絡主機中，以供下級查詢索引元件的直接調取與利用[10?11]。

一個完整的高速網絡數據流偏好信息表必須同時包含簇頭節點、中部簇區間、簇尾節點三部分，其具體結構形式如圖 1所示。

圖 1 中：X0 表示高速網絡數據流偏好信息表的簇頭節點，X2表示簇尾節點，在網格索引原則的約束下，簇頭節點、簇尾節點的取值都只能等于 1；X1 表示高速網絡數據流偏好信息表的中部簇區間，其節點個數受到網絡報文發送數量的直接影響。

2.2 數據流偏好描述

數據流偏好也叫網絡數據信息的傳輸特征，在高速網絡環境中，由于網格索引原則的存在，報文信息的發送數量越大，數據流偏好的表現形式也就越明顯[12]。為使網絡主機能夠準確掌握數據流偏好，從而實現對網絡數據的精準查詢，應在高速網絡中設置多個過渡路由節點，其中一部分用于篩選數據流偏好信息中的必要傳輸部分，另一部分則負責將剩余信息參量反饋至網絡主機中，以便于關鍵數據流偏好參量能夠得到準確查詢[13]。

設 c 表示最小的數據流傳輸特征向量；v 和 b 表示兩個不同的報文信息指征；fv 表示指征為 v 時的數據信息網格索引度量值；fb 表示指征為 b 時的數據信息網格索引度量值；ω 表示數據流信息在高速網絡中的迭代傳輸次數。在上述物理量的支持下，聯立公式（3），可將數據流偏好描述表達式定義為：

在已知數據流偏好行為的前提下，網格索引原則的作用能力越強，網絡報文的實際發送數量也就越大。

2.3 分發查詢向量

在高速網絡環境中，分發查詢向量的計算結果直接影響網絡主機對于數據流偏好的準確掌握能力，且二者之間始終存在明顯的正向關聯關系，即分發查詢向量取值越大，網絡主機對于數據流偏好的準確掌握能力也就越強，反之則越弱[14?15]。規定 φ 表示既定的高速網絡數據流偏好信息分發系數；ξ 表示基于網格索引原則的數據流查詢特征值；l 表示數據流偏好信息的初始定義條件；g? 表示一個隨機選取的數據流偏好信息分發標度值，? 表示標準度量向量；? 表示高速網絡中的數據流偏好信息傳輸系數。在上述物理量的支持下，聯立式（4），可將分發查詢向量計算表達式定義為：

至此，完成對各項指標參量的計算與處理，在網格索引原則的支持下，實現高速網絡數據流偏好查詢。

3 實驗分析

為了驗證基于網格索引的高速網絡數據流偏好查詢方法的有效性，設計如下對比實驗。具體實驗流程如下：

步驟 1：設置高速網絡連接環境如圖 2 所示。將其 作 為 實 驗 背 景 ，其 中 網 絡 端 IP 地 址 為 XZ ?2318.101.909.28，客戶端 IP地址為 XZ?0175.167.212.19。

步驟 2：選取 2 臺配置完全相同的網絡主機作為實驗組、對照組算法載體，其中實驗組主機搭載基于網格索引的高速網絡數據流偏好查詢方法，對照組主機搭載結構化模型查詢方法。

步驟 3：以網絡報文發送數量作為自變量，以被喚醒信息節點數量值作為因變量，分析在實驗過程中自變量指標對于因變量指標的影響能力。

本次實驗過程中，詳細的網絡參量數值及實驗設備型號如表 1所示。

高速網絡中被喚醒信息節點的數量值水平能夠反映網絡主機對于數據信息的精準查詢能力。通常來說，被喚醒信息節點的數量值越大，網絡主機對于數據流偏好的掌握能力也就越強，此時所獲得的網絡數據查詢結果也就越精確。

在理想情況下，高速網絡環境中被喚醒信息節點數量值的變化曲線如圖 3所示。

分析圖 3 可知：當網絡報文發送數量由 0 增大至1×107 Gbit 時，被喚醒信息節點的理想數量值也呈現出不斷增大的變化狀態；當網絡報文發送數量處于 1×107~3×107 Gbit 之間時，被喚醒信息節點的理想數量值始終保持穩定；當網絡報文發送數量處于 3×107~7×107 Gbit之間時，被喚醒信息節點的理想數量值再次出現不斷增 大的變化趨勢；當網絡報文發送數量處于 7×107~9×107 Gbit之間時，被喚醒信息節點的理想數量值則開始不斷下降，整個實驗過程中，其最大值達到了6 482個。

在實驗組、對照組算法作用下，被喚醒信息節點數量值的變化曲線如圖 4所示。

根據圖 4可得如下結論：

實驗組：當網絡報文發送數量處于 0~2×107 Gbit 之間時，實驗組被喚醒信息節點數量值雖然能夠保持不斷增大的變化狀態，但其均值水平始終低于理想數值；當網絡報文發送數量處于 3×107~6×107 Gbit之間時，實驗組被喚醒信息節點數量值繼續保持不斷增大的變化狀態，且其均值水平超過了理想數值；當網絡報文發送數量處于 6×107~9×107 Gbit 之間時，實驗組被喚醒信息節點數量值則開始出現不斷下降的變化狀態，整個實驗過程中，其最大值達到了 7 156 個，與理想最大值相比，增大了 674個。

對照組：整個實驗過程中，隨著網絡報文發送數量的不斷增大，對照組被喚醒信息節點數量值始終保持不斷增大的變化狀態，但其均值水平始終相對較低，其全局最大值僅能達到 4 807 個，與理想最大值相比，下降了 1 675個，更遠低于實驗組數值水平。

綜上可知，在基于網格索引的高速網絡數據流偏好查詢方法的作用下，隨著網絡報文發送數量的增大，被喚醒信息節點的數量值水平也在不斷提升，與結構化模型查詢方法相比，這種新型查詢方法能夠輔助網絡主機準確掌握數據流偏好，符合精準查詢網絡數據的實際應用需求。

4 結 語

新型高速網絡數據流偏好查詢方法在結構化模型查詢方法的基礎上，借助網格索引原則，對空間方向參考系進行定義，又分別從點目標匹配、線目標匹配兩個角度著手，建立完整的信息表結構。在已知數據流偏好行為的前提下，網絡主機能夠按照分發查詢向量計算數值結果，對高速網絡環境中的數據指標進行度量。從實用性角度來看，隨著網絡報文發送數量的增大，被喚醒信息節點數量值水平不理想的問題得到有效解決，不但可以使得網絡主機能夠準確掌握數據流偏好，也實現了對網絡數據的精準查詢。

審核編輯：湯梓紅