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摘要：论文主要根据网格环境下LOM元数据中教育信息归类的原则,在提出的一种网格教育资源社区模型基础之上,根据网格社区的和网格中资源分布的特点,提出构建对等网格社区群的理念.在社区之间建立资源共享机制和消息扩散机制,以实现社区之间的相互通信和信息共享,并对扩散算法进行了仿真与测试.

1教育资源网格社区模型

社区是网格无限空间的一种逻辑有限的划分,每个社区代表一个划分.网格教育资源社区（GridCommunitybasedEducationResource,简称为GC）是对教育资源按照某种教育元数据标准来对节点进行分类后形成的若干整体.社区是一个自主控制的管理空间,它拥有资源共享的策略,以实现对资源的共享和对社区资源的管理控制.

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教育资源网格社区定义：教育资源网格社区i（记为GCi）为按照学习对象元数据标准LOM分类方法R分类,并且符合社区规则ri的节点集合.即：

GCi等于{rnj|rnj∈R-Nodes,ri（rnj）等于TRUE}

社区的分类定义：社区的分类R是按照学习对象元数据标准LOM分类属性对教育资源进行的分类方法,R可以保证所有的教育资源节点都有社区的归属.此外,一个节点可以属于多个社区.即：

R等于{r1,r2,等,rm|,rni∈R-Nodes,rj,rj（rni）等于TRUE}

图1是社区的组织模型基本结构图.

下面对模型中的各层进行简要的说明,各层的细节将在后面详细讨论.

（1）物理层：由实际分布在各地的教育资源节点组成,它们是构成教育资源的物质基础.

（2）社区层：由物理层按照教育资源学习对象LOM的标准进行分类后形成的逻辑组织,假设网格G中包含了m个社区,每个社区GCi中存在着若干的物理资源,社区中的虚拟资源由物理层的实际资源映射而来,不同的虚拟资源可以映射到相同的物理资源,表明不同的社区可以共享物理资源,实际的物理资源对用户是透明的.

（3）索引层：社区的划分是以教学资源标准LOM的归类信息来实现的,基于相同归类的教育资源,按照其关键索引的差异,可以存在多个相似的社区-社区群体.这些社区群体之间具有相似的教育资源属性,每个社区所提供的服务类型和属性具有相似性.

索引层提供了这些具有相同归类的教育资源社区之间的逻辑关联,通过索引层,可在具有同类教育资源社区之间建立一种索引关系,从而为资源的快速查找提供依据.

2网格教育资源社区群的构建

2.1对等社区的定义

网格中所有的学习资源用同一个分类系统,按照LOM标准中的Classification描述可以划分为m个大的类别,则整个系统可以划分为m个社区,分别记为：GC1,GC2等,GCm.如果地划分社区时考虑到地理分布因素,同一类教育资源的社区可能会出现多个,为了实现这些同类教育资源社区之间的关联和通信,就需要建立网格中同类教育资源的对等社区,并且要建立这些社区之间的信息共享机制与通信机制,以便于快速地进行资源的查找.

定义1：网格中按照教育资源LOM分类标准所划分社区,设有若干社区为：C1,C2,等,Cn,如果C1,C2,等,Cn中教育资源均属于LOM分类的相同类别（设为第i类）,则称C1,C2,等,Cn是对等的.记为：GCi等于{C1,C2,等,Cn}

定义2：由具有同类教育资源所构成的社区集合{C1,C2,等,Cn}构成为该类教育资源的社区群.

定义3：如果网格中两社区是对等的,则称它们是相邻的.

定义4：设Ci等于{Node1,Node2等Nodem},其中Node1,Node2等Nodem具有相同的教育资源LOM属性归类的类型.

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定义5：Nodei等于（Idi,Idci）,表示任意一个节点有两部分组成,即Idi节点标识符和Idci节点所在社群标识符.

定义6：隶属函数的定义：设给定区域U上的一个模糊集为A,对于任意“u∈U,指定一个数fA（u）∈[0,1]与之对应,fA（u）称为U对A的隶属度,即做出了一个映射为

fA：U→[0,1],u→fA（u）

综上可知,节点依照隶属度函数选择相应的社区加入.如同人类社会中仅有群居的人群尚难形成社会一样,仅有孤立的社区也无法构成资源共享和协同工作的网格系统.由此对等社区之间具有如下性质：

1：对于任意的两个社区Ci和Cj,若Ci∩Cj≠φ（i≠j）,则组成网格系统的对等社区存在联系.

2：对于任意的两个社区Ci和Cj,若Ci∩Cj等于φ（i≠j）,则组成网格系统的对等社区无联系（即是孤立的）.

2.2网格社区群的构建

构成教育资源的网格社区中存在着超级节点sp,其中存储本社区内所有节点的IP地址等信息.为了建立社区群,本社区的超级节点sp应通过计算本社区的隶属函数值,通过分类节点寻找到在索引层中具有相同教育资源分类的社区并加入到社区索引中.因此,基于对等虚拟社区群的网格系统的设计过程如下：

Step1：初始化：依据网格监控历史数据设定资源需求集合、应用需求集合和隶属度函数值的范围；

Step2：分类：计算资源需求和应用需求的隶属函数值,依据隶属函数值将拥有某类资源和应用的节点归类到相应的社区中；

Step3：建立超级节点sp的路由信息；

Step4：向教育资源分类节点申入到同类教育资源社区的索引中,通过sp的路由信息与其它同类教育资源社区建立联系,以建立对等的网格社区群；

Step5：依据节点的动态加入和退出修改sp中相应项；

Step6：映射：将网格系统映射到对应的物理节点中.3社区之间的消息扩散机制

3.1社区之间的消息扩散算法

基于传统的Gossip算法,本文根据网格社区的特点提出了一种改进的两级消息扩散机制：第一级是属于社区级之间的扩散,即将消息在不同的社区之间进行扩散,第二级是在网格内的各个社区内部实现消息的扩散.

Gossip的两个重要参数：消息扩散数量k和消息转发轮次i,要根据资源网格的规模来确定（第一级根据社区内部节点的数量,第二级根据网格中相邻的社区数量）.Gossip的初始发动节点通过社区的超级节点设置转发轮次,然后启动Gossip算法,从邻居社区中随机选择k个目标,向其扩散.Gossip的算法如图2所示.

3.2算法的性能分析

影响Gossip算法性能的参数有网格的规模n、消息扩散的数量k,消息扩散成功的概率等.文献在对上述几个参数之间的关系进行分析的基础之上,得出了Gossip算法结论：

当消息扩散的数量,即每个节点向外的节点数目为k等于logn+c（其中n为网格中节点的总数,c为一常数）时,则每个节点都获得该消息的概率为exp（-exp（-c））.

在本文提出的两级社区Gossip算法中,仍然可以用上述结论来进行分析.在公式k等于logn+c中,若选取c等于2,则exp（-exp（-c））等于0.873,即每个节点都获得该消息的概率为87.