1.一种物联网云边端任务时序协同方法，其特征在于，包括：获取物联网设备数据，物联网设备包括任务迁移设备、MEC服务器以及云服务器；根据物联网设备数据，采用基于时序兴趣度的计算资源发现方法得到候选计算资源队列；根据任务迁移设备的计算资源需求，采用基于时序社交相似度的计算资源选择算法，在候选计算资源队列、MEC服务器与云服务器内可用的计算资源中作出最佳的计算资源选择结果；任务迁移设备根据计算资源选择结果进行任务迁移；

采用基于时序兴趣度的计算资源发现方法得到候选计算资源队列的过程包括：根据物联网设备的长期任务处理习惯和短期任务处理变化分别计算物联网设备的长期兴趣度和短期兴趣度；

根据物联网设备的长期兴趣度和短期兴趣度计算物联网设备的时序兴趣度；

将时序兴趣度按从大到小的顺序排序，选取前H个时序兴趣度对应的物联网设备构建候选计算资源队列，H为小于物联网设备总数的整数；

采用基于时序社交相似度的计算资源选择算法得到计算资源选择结果的过程包括：S1：选取所有MEC服务器中可用计算资源大于任务迁移设备所需计算资源的MEC服务器，计算其MEC服务器任务迁移的系统收益；

S2：根据云服务器数据计算云服务器任务迁移的系统收益；

S3：以任务迁移设备为中心创建时序社交波纹网络；创建时序社交波纹网络包括：设置

5种类型的社交关系，分别为同质对象关系、共置对象关系、协作对象关系、所有权对象关系以及社会对象关系；根据物联网设备间的社交关系创建时序知识图谱；设置波纹层级数，根据时序知识图谱构建时序社交波纹网络；

S4：根据时序波纹网络计算候选端设备与任务迁移设备的时序社交相似度；其中，候选端设备为候选计算资源队列中的物联网设备；根据时序波纹网络计算任务迁移设备与候选端设备的时序社交相似度包括：采用HyTE模型得到时序波纹网络中三元组的嵌入向量和候选端设备的嵌入向量；

根据三元组的嵌入向量和候选端设备的嵌入向量计算候选端设备与任务迁移设备的关联概率；

根据关联概率计算时序波纹网络中每一波纹层级表示的社交相关度；

根据每一波纹层级表示的社交相关度得到总社交相关度；

根据总社交相关度计算候选端设备和任务迁移设备的时序社交相似度；

S5：选取社交相似度最大的候选端设备并计算候选端设备任务迁移的系统收益；

S6：选取MEC服务器任务迁移的系统收益、云服务器任务迁移的系统收益和候选端设备任务迁移的系统收益中最大值对应的设备作为任务迁移设备的任务迁移目的地。

2.根据权利要求1所述的一种物联网云边端任务时序协同方法，其特征在于，计算物联网设备的长期兴趣度和短期兴趣度的公式分别为：其中， 表示长期兴趣度， 表示短期兴趣度； 表示设备长时间范围

ΔTLA内的总计算任务处理数量， 表示设备长时间范围ΔTLA内对tw类型计算任务的处理次数， 表示设备在短时间范围ΔTs内的总计算任务处理量，表示设备on对tw类型计算任务的处理次数。

3.根据权利要求1所述的一种物联网云边端任务时序协同方法，其特征在于，计算物联网设备的时序兴趣度的公式为：其中， 表示时序兴趣度，wtsl表示归一化参数， 表示时序偏好， 表示时序感知权重，γl表示第一影响系数，γs表示第二影响系数， 表示设备在时间切片tsl对任务类型tw的长期兴趣度， 表示设备在时间切片tsl对任务类型tw的短期兴趣度。

4.根据权利要求1所述的一种物联网云边端任务时序协同方法，其特征在于，采用HyTE模型得到三元组的嵌入向量包括：S31：根据时序知识图谱得到四元组，四元组包括头实体、尾实体、社交关系以及社交关系的持续时间，根据四元组得到每个时间切片内的三元组；

S32：在每个时间切片上设置时间超平面，在超平面内将三元组分别投影为嵌入向量；

S33：根据嵌入向量构建验证函数，根据验证函数构建损失函数，计算损失函数，返回步骤S32，当损失函数最小时，得到三元组的嵌入向量。

5.根据权利要求1所述的一种物联网云边端任务时序协同方法，其特征在于，计算关联概率的公式为：其中，posi表示候选端设备与任务迁移设备的关联概率， 表示候选端设备的嵌入向量， 表示第i个三元组数据中社交关系的嵌入向量， 表示第i个三元组数据中头实体的嵌入向量， 表示第 层时序波纹网络的三元组数据集合。

6.根据权利要求1所述的一种物联网云边端任务时序协同方法，其特征在于，计算时序社交相似度的公式为：其中，simn,h表示候选端设备和任务迁移设备的时序社交相似度，sigmoid表示归一化函数， 表示候选端设备和任务迁移设备的总社交相关度， 表示候选端设备的嵌入向量。

7.根据权利要求1所述的一种物联网云边端任务时序协同方法，其特征在于，计算MEC服务器任务迁移的系统收益、云服务器任务迁移的系统收益和候选端设备任务迁移的系统收益的公式分别为：其中， 表示MEC服务器任务迁移的系统收益， 表示云服务器任务迁移的系统收益， 表示候选端设备任务迁移的系统收益，w为归一化参数，ZBm表示使用MEC服务器完成任务迁移时的计算资源负载均衡度，ZBCd表示使用云服务器完成任务迁移的计算资源负载均衡度，ZBn表示使用候选端设备完成任务迁移的计算资源负载均衡度， 表示系统总时延。