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再在社区内部扩散.可进行如下的分析:(1)网格中各个同类教育资源社区之间的Gossip扩散:
每次发送的消息数量为:k等于log(n/m)+c
(2社区内部各个节点之间的Gossip扩散:
每个节点发送的消息数量为:k’等于logm+c
则每个节点发送消息数量的期望值E为:
[(log(n/m)+c)+(logm+c)]/n等于((logn/m+c)/m)+(logm+c)
下面是针对几种情况下的网格环境,对于划分社区与未划分社区时的两种Gossip扩散进行计算比较的结果,网格的规模设为n等于107,c等于2.图3给出了仿真的结果.
由图3可以看出,每个社区中的节点数m越少,即对网格社区划分越细,两级的Gossip算法就能够将在整个网格下的Gossip在轮回上划分为更小区域内的Gossip扩散,这就使得消息扩散的负载越小.当m等于500时,即社区内的节点数目为500时,每个节点发送的消息数目是分级前的45%.
4结束语
引入了网格社区的概念后,将无限的教育网格资源系统划分成一个个有限的独立空间-社区,社区可以满足特定的用户对于教育资源的需要.论文根据LOM的教育资源分类原则,并结合网格社区的特点,提出构建对等网格社区群的理念,对教育资源网格社区群的构建、社区群之间的消息传播机制等进行研究,并对结果进行了仿真分析.
参考文献:
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本文受到以下项目资助:重庆教委科技项目(NO:KJ120617,KJ120634),重庆市研究生教改项目(Yjg123039)和重庆市教委教改项目(102118).
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