对等网络(P2P)搜索策略的探讨研究

探讨了几种流行P2P搜索策略的发展动机和原理,分析P2P网络搜索技术厦特点,并比较其优劣,展望了当前主流的P2P搜索的研究热点和未来发展趋势。并提出自己的一点思考和看法。     

P2P搜索新技术:智能搜索技术

在P2P网络中正确高效地搜索信息十分重要,然而现有的搜索技术并不能很好地满足用户要求.文中提出了由历史记录、相似度和站点优先级3部分组成的新的信息搜索技术--智能搜索技术.在智能搜索技术中每个站点都各自记录以往搜索的历史记录,以此结合搜索要求计算出最可能拥有所需结果的站点,最后仅向这些站点发送搜索请求.通过在中间件上的测试,比较了不同信息搜索技术的性能,智能搜索技术能在使用较少搜索消息的情况下得到较高的搜索成功率.     

P2P搜索新技术：智能搜索技术

在P2P网络中正确高效地搜索信息十分重要,然而现有的搜索技术并不能很好地满足用户要求。文中提出了由历史记录、相似度和站点优先级3部分组成的新的信息搜索技术———智能搜索技术。在智能搜索技术中每个站点都各自记录以往搜索的历史记录,以此结合搜索要求计算出最可能拥有所需结果的站点,最后仅向这些站点发送搜索请求。通过在中间件上的测试,比较了不同信息搜索技术的性能,智能搜索技术能在使用较少搜索消息的情况下得到较高的搜索成功率。     

对等网络中基于分组的层次化搜索模型

由于对等网络上的资源不是在一个单一的服务器上,而是分散在各个对等体上,理想状态下各个对等体是平等的,但它们在提供资源能力上又是各不相同的,因此,在进行查询搜索时,需要对这些对等体给予不同的优先级和处理方法。本文在分析对等网络中现有的搜索机制的基础上,提出了一种利用节点的分组和层次化来提高搜索的效率,增强系统的扩展性的搜索模型。     

P2P-对等网络的未来

P2P(Peer-to-Peer)引导网络计算模式从集中式向分布式偏移,网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散。P2P是一种基于互联网的新的应用型技术,主要为软件技术。主要介绍了P2P技术的背景起源,关键技术和应用趋势,并重点分析了sUN公司提出的P2P平台：JXTA的体系机构。     

基于DHT的分布式P2P网络搜索模型

P2P搜索技术是当前P2P网络的研究热点和难题。现有的算法主要有中一心服务器式的搜索算法和分布式的搜索算法等,但中央搜索服务器很容易就成为系统性能的瓶颈,分布式的搜索算法查找按照简单洪泛的方式进行会造成巨大的带宽和资源浪费。本文在Chord算法和SHA算法的基础上,设计了基于DHT的分布式快速精确搜索P2P网络搜索模型,并讨论了该P2P网络的建立过程并分析了该模型的优缺点。     

基于对等网络的Intranet视频监控系统设计

剖析了对等网络技术的应用特点，并详细分析如何将对等网络技术应用在视频监控系统中，以及基于对等网络的视频监控系统的特点和应用中的问题。     

基于DHT的分布式P2P网络搜索模型

P2P搜索技术是当前P2P网络的研究热点和难题。现有的算法主要有中心服务器式的搜索算法和分布式的搜索算法等,但中央搜索服务器很容易就成为系统性能的瓶颈,分布式的搜索算法查找按照简单洪泛的方式进行会造成巨大的带宽和资源浪费。本文在Chord算法和SHA算法的基础上,设计了基于DHT的分布式快速精确搜索P2P网络搜索模型,并讨论了该P2P网络的建立过程并分析了该模型的优缺点。     

基于稠密P2P网络搜索机制的研究

计算机对等联网(Peer-to-Peer Network,P2P)技术是目前新一代网络技术研究的活跃领域,而P2P网络中文件搜索机制的研究是P2P网络技术研究的重要环节。文章着重介绍了P2P网络的几种系统结构以及相应的文件搜索机制,分析了他们的优缺点,并在其基础上提出了一种高效的适合于当前P2P网络的文件搜索机制——部分最小洪泛搜索(PartialMinFlood)。经分析和试验结果表明:该机制能够大大减少网络中的冗余消息,而消息的传播范围基本保持不变(和标准洪泛搜索时的相同),能够有效地提高P2P网络的扩展性。     

Internet网络管理信息搜索平台

传统网络管理基本上是面向单个管理域进行的,不同管理域之间缺乏信息交互和共享,限制了大量新的网络管理功能的实施。该文提出了一个基于Web Service和P2P技术的网管信息搜索平台的模型,旨在为各个网管系统提供信息共享和搜索的平台。此模型能够有效互连各个封闭的系统,整合异构的信息,在拥有良好的可扩展性同时又保持了良好的性能。     

基于轮廓查询技术的P2P智能搜索算法

资源搜索是非结构化P2P系统研究的核心问题,选取合适的邻居节点作为转发对象,可以提高资源搜索成功率。该文提出一种基于轮廓查询的P2P智能搜索算法SkyLP,在选取邻居节点转发查询消息时,综合考虑查询消息相似度和节点命中率。在两者构成的二维空间上,采用轮廓查询技术返回一个最优邻居节点集合,向此集合中的节点发送查询消息。实验结果表明,SkyLP算法能减少发送的消息数,有效提高搜索效率。     

基于兴趣相关度的P2P网络搜索优化算法

P2P网络中的搜索性能是影响P2P网络发展的关键问题。该文研究非结构化分散型P2P网络中的搜索机制,提出2个改进算法。改进算法利用节点的共享情况和查询历史发掘节点的兴趣爱好,并赋予节点一定的自治性,使得非结构化分散型P2P网络能随着网络中查询数的增长而动态优化,提高查询效率。实验证明改进算法提高了查询检索的效率,在保证查全率的基础上,查询产生的消息减少了75%。     

非结构化P2P网络的增量式查询

基于非结构化P2P网络的应用日益广泛,参与共享资源的节点越来越多,且呈海量增长趋势.如何在海量节点、海量资源的情况下,对同一查询语义进行增量式查询,是一个重要而颇具挑战性的问题.提出了一个通用的近似依相关性大小的非结构化P2P网络增量式查询算法模型,该算法模型使得针对同一查询语义的增量式查询尽力优先访问与语义最为相关的节点,从而在完全分布式的P2P网络中获得类似Google[1]的依据资源相关性排序显示及其"下一页"的功能.     

一种基于兴趣域的无结构对等网络搜索模型

资源的搜索是P2P网络的核心问题之一,同时也是P2P网络研究的热点方向。本文研究了集中式对等网络、非结构化对等网络、结构化对等网络与混合结构对等网络模型,并详细分析了各种网络模型的特点及其工作的一般原理。在此基础上,本文结合P2P网络中存在的小世界现象,提出了一个基于兴趣域的无结构对等网络搜索模型。     

基于BFS的轻量级P2P搜索模型

针对当前P2P搜索中存在的扩展性差和查询绕路问题,提出一种新颖的基于广度优先搜索的搜索方法——局部广度优先搜索（LBFS）,构建了轻量级混合式P2P搜索模型,对LBFS的算法进行了正确性与效率分析,通过实验测试了LBFS与模型的性能。结果表明,该模型很好地克服了查询绕路问题,有效地减少消息冗余,具有较高的搜索效率和较好的扩展性能。     

基于概率查询算法的P2P仿真平台实现研究

随着P2P网络技术的广泛应用,运用仿真技术来模拟研究P2P网络的运行,已经成为分析研究P2P网络的重要方法。该文实现了一种基于概率查询算法的P2P网络仿真系统。实验表明,运用概率查询算法的仿真系统在查找效率上大大优于传统的洪泛查找方法。     

一种基于分组的语义对等网络

以语义网络理论为基础,结合GCNET拓扑结构,提出一种基于分组的语义对等网络——Semantic GCNET,充分利用GCNET网络具有小世界特征的优点,确保其搜索限制在与查询主题相关的局部节点子集中,解决其他一些语义对等网络对主题群搜索低效的问题,克服一些语义对等网络仅支持精确匹配查找的缺点。实验结果表明,Semantic GCNET具有高效的语义查询性能和查全率。