1.一种基于双层自我中心网络的存储节点选择方法，用于在分布式在线社交网络中，针对目标节点u选择在线存储节点，构成对应目标节点u的目标节点在线存储节点集合OPS(u)，实现目标节点u上数据的分布式存储，其特征在于，包括如下步骤：步骤001.获得社交网络中与目标节点u存在直接社交关系的所有节点，并获得各个节点分别与目标节点u之间的社交关系，构成目标节点社交信息网络，然后进入步骤002；

步骤002.根据目标节点u的经纬度地理坐标，在地图上标记获得目标节点位置；并在地图上，以目标节点位置为中心建立正六边形，且正六边形中心与各顶点之间的距离为预设长度；接着在地图上，分别以该正六边形的各条边作为公共边，分别建立与该正六边形相邻、且尺寸相同的各个正六边形，以此类推，针对每一个正六边形，建立与其共边、且尺寸相同的相邻正六边形，直至完全覆盖地图，由此获得完整覆盖地图的各个正六边形区域，再将目标节点u映射到地图上目标节点位置所在的正六边形区域，获得目标节点社交信息网络中目标节点u与地图上目标节点位置所在正六边形区域的映射关系，然后进入步骤003；

步骤003.分别针对目标节点社交信息网络中除目标节点u之外的其余各个节点，将节点映射到其经纬度地理坐标在地图上所在位置对应的正六边形区域，由此获得目标节点社交信息网络中除目标节点u之外其余各个节点分别与地图上各个正六边形区域的映射关系，并结合目标节点社交信息网络中目标节点u与地图上目标节点位置所在正六边形区域的映射关系，构成目标节点位置信息网络，然后进入步骤004；

步骤004.以目标节点社交信息网络作为下层网络，目标节点位置信息网络作为上层网络，构建双层自我中心网络DEN(u)，然后进入步骤005；

步骤005.根据双层自我中心网络DEN(u)里目标节点社交信息网络中目标节点u分别与各个节点之间的社交关系，获得目标节点u的出度值OutDu，以及目标节点u的入度值InDu，并根据该出度值OutDu和该入度值InDu，获得目标节点u的副本因子大小Copyu，然后进入步骤

006；

步骤006.根据双层自我中心网络DEN(u)里目标节点社交信息网络中目标节点u分别与各个节点之间的社交关系，获得所有与目标节点u之间存在双向社交关系的节点，构成目标节点可信节点集合TPS(u)，接着判断目标节点在线存储节点集合OPS(u)是否为空集，是则将目标节点u加入到目标节点在线存储节点集合OPS(u)当中，再进入步骤007；否则直接进入步骤007；其中，步骤007.判断目标节点在线存储节点集合OPS(u)中节点的数量是否小于目标节点u的副本因子大小Copyu，是则进入步骤008；否则目标节点u选择目标节点在线存储节点集合OPS(u)中的各个节点，实现目标节点u上数据的分布式存储，针对目标节点u上数据的存储节点选择过程结束；

步骤008.判断目标节点在线存储节点集合OPS(u)是否能保证目标节点数据u上可用性达到100％，是则进入步骤010；否则进入步骤009；

步骤009.针对目标节点可信节点集合TPS(u)中不属于目标节点在线存储节点集合OPS(u)的各个节点，获得各个节点分别假设作为目标节点在线存储节点集合OPS(u)中节点时，目标节点u相对于目标节点在线存储节点集合OPS(u)的可用性收益，并选出其中最大可用性收益所对应的假设节点，将其作为目标节点在线存储节点集合OPS(u)中的节点，然后返回步骤007；

步骤010.根据目标节点位置信息网络中包括目标节点在内，各个节点与地图上各个正六边形区域的映射关系，获得目标节点在线存储节点集合OPS(u)中所有节点映射到地图上的所有正六边形区域，构成正六边形覆盖区域集合，同时，获得目标节点可信节点集合TPS(u)中所有节点映射到地图上的所有正六边形区域，构成可信正六边形区域集合，再判断正六边形覆盖区域集合是否与可信正六边形区域集合相等，是则进入步骤012；否则进入步骤

011；

步骤011.针对可信正六边形区域集合中不属于正六边形覆盖区域集合的各个正六边形区域，选择映射最多目标节点社交信息网络中节点的正六边形区域，作为候选正六边形区域，并在候选正六边形区域所映射目标节点可信节点集合TPS(u)中的各个节点中，随机选择一个节点，作为目标节点在线存储节点集合OPS(u)中的节点，然后返回步骤007；

步骤012.针对目标节点可信节点集合TPS(u)中不属于目标节点在线存储节点集合OPS(u)的各个节点，获得各个节点分别与目标节点u之间的社交关系强度，并选出其中最大社交关系强度所对应的节点，将其作为目标节点在线存储节点集合OPS(u)中的节点，然后返回步骤007。

2.根据权利要求1所述一种基于双层自我中心网络的存储节点选择方法，其特征在于：

所述步骤005中，根据所获出度值OutDu和入度值InDu，采用如下公式，获得目标节点u的副本因子大小Copyu；

式中，Copymin_lim表示节点副本因子大小的预设最低限制，Copymax_lim表示节点副本因子大小的预设最高限制，Numsmall_world表示社交网络中节点拥有与之具有社交关系的节点数的众数。

3.根据权利要求1所述一种基于双层自我中心网络的存储节点选择方法，其特征在于：

所述步骤008中，根据如下公式，获得目标节点在线存储节点集合OPS(u)中节点的数据可用性Ableu，然后判断目标节点在线存储节点集合OPS(u)中节点的数据可用性Ableu是否达到

100％；

式中，Ay＝{py,1,…py,t,…py,m}，Ay表示节点y在预设周期T内各个预设时间段Δt内的在线频率的集合，m表示预设周期T内预设时间段Δt的个数； py,t表示节点y在预设周期T内第t个预设时间段Δt内的在线频率，timey,t表示节点y在预设周期T内第t个预设时间段Δt的在线时间长度。

4.根据权利要求1或3所述一种基于双层自我中心网络的存储节点选择方法，其特征在于：所述步骤009中，针对目标节点可信节点集合TPS(u)中不属于目标节点在线存储节点集合OPS(u)的各个节点，采用如下公式，获得各个节点分别假设作为目标节点在线存储节点集合OPS(u)中节点时，目标节点u相对于目标节点在线存储节点集合OPS(u)的可用性收益availability_lucre(yca,OPS(u))；

式中，yca表示假设作为目标节点在线存储节点集合OPS(u)中的节点，Ay＝{py,1,…py,t,…py,m}，Ay表示节点y在预设周期T内各个预设时间段Δt内的在线频率的集合，m表示预设周期T内预设时间段Δt的个数； py,t表示节点y在预设周期T内第t个预设时间段Δt内的在线频率，timey,t表示节点y在预设周期T内第t个预设时间段Δt的在线时间长度。

5.根据权利要求1所述一种基于双层自我中心网络的存储节点选择方法，其特征在于：

所述步骤012中，针对目标节点可信节点集合TPS(u)中不属于目标节点在线存储节点集合OPS(u)的各个节点，采用如下公式，计算获得各个节点分别与目标节点u之间的社交关系强度TieStrengthy,u；

式中，Contacty,u表示在预设统计时长Period内节点y访问目标节点u的时间总和。