基于兴趣挖掘的非结构化P2P搜索机制研究与实现

在非结构化P2P环境下,搜索机制是影响信息检索的关键因素之一.提出一种基于兴趣索引表的搜索机制,并在此基础上实现非结构化P2P信息检索原型系统Isearch.该机制首先利用向量空间模型将文件内容向量化,然后对向量空间进行聚类,得到节点的兴趣度,再计算节点之间的兴趣相似度,在本地建立兴趣索引表.在搜索时,根据兴趣索引表直接将查询请求转发到有相似兴趣的节点.实验结果表明,该机制既不影响查询结果,又能减少访问节点的数量,提高查询效率.     

基于兴趣域的 P2P 气象资料搜索机制研究

P2P 技术有助于解决目前气象资料传输效率不高的问题,如何高效地搜索资源是 P2P 网络中最为关键的问题.文中为了在 P2P 环境中实现气象资料的更快更精确搜索,结合气象资料特点,提出了一种基于兴趣域的 P2P 气象资料搜索机制.通过该方法建立气象元数据向量空间模型,计算向量空间模型相似度来划分不同兴趣域,从而提高搜索成功率.实验结果表明该方法只将查询消息路由到相关兴趣的节点上,缩短了平均搜索路径,提高了查询效率,高于一般洪泛算法     

基于兴趣域的P2P气象资料搜索机制研究

P2P技术有助于解决目前气象资料传输效率不高的问题,如何高效地搜索资源是P2P网络中最为关键的问题。文中为了在P2P环境中实现气象资料的更快更精确搜索,结合气象资料特点,提出了一种基于兴趣域的P2P气象资料搜索机制。通过该方法建立气象元数据向量空间模型,计算向量空间模型相似度来划分不同兴趣域,从而提高搜索成功率。实验结果表明该方法只将查询消息路由到相关兴趣的节点上,缩短了平均搜索路径,提高了查询效率,高于一般洪泛算法。     

基于最近邻搜索算法分组式P2P网络拓扑模型

为了在P2P环境中实现资源的更快更精确搜索,引入兴趣相似度计算方法,提出一种基于最近邻搜索算法的分组式P2P网络拓扑模型.在这个模型中,采用余弦相似性方法计算共享资源的相似程度;相似程度较高的节点形成朋友节点进行逻辑连接,兴趣相近的节点聚集成一个小组,结合缓存机制实现共享资源的高效搜索.模拟实验查询结果表明,兴趣相似度Sim值越大资源搜索越精确.模型中相似度的引入增强了P2P网络中资源定位的准确率,提高了搜索效率.     

基于语义路由的P2P信息检索

高效、稳定的P2P信息检索机制已经成为了研究的热点。现有的搜索方法包括使用广播方式或者分布式哈希表。基于分布式哈希表的方法虽然可以获得很好的查询性能，但是不支持近似查询，区间查询、而使用广播方式效率又低，引入语义路由，能很好地解决这些问题。语义路由是一种对广播搜索进行修剪的方法，将查询请求有选择的发送给能响应请求的节点。论文中介绍了语义路由机制，提出了基于该机制的P2P检索系统体系结构，最后使用NeuroGrid进行了仿真，实验结果显示使用语义路由可以提高查询效率。     

主题驱动的P2P分布式信息搜索机制研究

Peer—to—Peer（P2P）对于分布式文件共享具有很好的前景，但当前的P2P系统仍然缺乏有效的信息搜索机制．本文提出一种主题驱动的P2P信息搜索机制，通过对节点上的文档进行聚类获得全局主题，然后将包含有相似主题的节点组织到一起构成主题覆盖网络．当在P2P网络中进行信息搜索时，根据查询与主题的相关性路由查询，从而改善搜索效率．本文详细阐述了进行主题驱动搜索的索引结构、主题聚类方法、主题覆盖网络的构造与维护算法．在Chord上的模拟实验结果表明，主题驱动的P2P信息搜索机制可以减少信息搜索时的平均网络带宽和平均搜索路径长度，提高搜索的成功率．     

P2P内容搜索的信息相似值计算方法

随着P2P网络的迅速发展,其用户数量不断增加,信息交互也越发频繁。为了降低内容搜索的复杂度和搜索时间,提出了一种以信息相似值为依据的计算方法。这种计算方法将无规则P2P网络中的节点按照节点的信息相似值划分为不同的域。在信息搜索时,将搜索的关键字与域头节点信息向量进行匹配,算法将整网搜索转化成域内或相邻域搜索,并根据用户兴趣值返回搜索结果。实验证明,这种信息相似值的计算方法在降低搜索时间的基础上,有较高的搜索命中率和查询准确率。     

基于节点兴趣和Q-learning的P2P网络搜索机制

将智能手机设备加入基于非结构化P2P网络的资源共享系统中能够满足人们对资源共享的多样化、便利性、高频性、实时性、高效性等要求,但是该系统网络规模的扩张和网络节点互异性的加大,必将导致系统资源搜索效率的降低、冗余信息的剧增以及网络更加不稳定。为了解决这些问题,文中设计了一种改进的基于节点兴趣和Q-learning的资源搜索机制。首先将节点根据兴趣相似度进行兴趣聚类,划分兴趣集,然后根据兴趣集中节点的能力值构建兴趣树,该结构避免了消息环路的产生,极大地降低了冗余信息;在资源搜索中,兴趣树内采用洪泛算法转发消息,兴趣树之间采用基于Q-learning的消息转发机制,不断强化最可能获取目标资源的路径,查询消息优先在这些路径上传播。另外,针对“热点”资源问题,设计了自适应热点资源索引机制,减少了重复路径搜索,进一步减少了冗余消息量;针对节点失效的问题,给出了根节点冗余机制和捎带检测的策略方法,分别解决了根节点失效和普通节点失效导致的兴趣树的不完整性问题,分析表明该方法能够减少消息冗余量。仿真实验结果表明,与GBI-BI算法和Interest CN算法相比,所提搜索算法能够提高命中率,缩短响应时间,减少冗余信息,具有较好的综合性能,最终解决了由于智能手机设备加入P2P网络导致的资源搜索效率下降、网络流量开销大的问题。     

基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。     

基于节点兴趣的非结构化P2P搜索机制

针对P2P系统缺乏有效信息搜索机制的问题,提出一种基于节点兴趣的非结构化P2P搜索机制。通过挖掘每个节点的兴趣,将节点按照其相关性组成网络,使相关性高的节点在网络中距离较近。在P2P网络中进行信息搜索时,只将查询消息路由到相关兴趣的节点上,以改善搜索效率。     

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。     

MANET adaptive structured P2P overlay

This paper presents an efficient structured P2P overlay over MANET which better matches to the physical network in term of routing. This feature is achieved by locally building up the minimum-spanning tree (MST) at each peer using the information of the peer’s logical neighbors which are either directly connected (1-hop) or 2-hops away. Using this interconnection structure among the peers, we design a new algorithm to distribute the contents information in the overlay by partitioning the identifier (ID) space among the peers. In this algorithm, each peer maintains a disjoint portion of the ID space. The ID space at a peer may be non-contiguous and each contiguous part is consecutive to the ID space of its directly connected neighbor peers. To route the file-lookup query, each peer builds up a binary search tree (BST) using the knowledge of the ID space of itself and of its directly connected neighbor peers. Simulation results show that our approach outperforms the existing approaches in term of routing overhead, average file-discovery delay, false-negative ratio and average path-stretch value.     

基于IPv6的三层混合P2P覆盖网络模型

研究现有的非结构化对等(P2P)网络,结合IPv6以及人类社会资源查找方法,提出一种三层混合P2P覆盖网络模型。在该模型中,具有相同IPv6网络前缀的节点组成一个域,域内节点根据属性相似性划分为若干个兴趣组,组内节点管理功能由智能节点完成,域内路由节点负责跨域路由消息。仿真结果表明,该模型能提高资源查找效率,缩短查找时延,减少消息路由跳数。     

P2P网络中基于蚁群算法的资源搜索研究

实际的P2P网络中包含特定资源的节点只占一部分,而多数搜索方法大多都会遍历整个网络节点,节点的动态性又极易造成搜索路径失效.因此提出了一种基于蚁群算法的搜索机制,该机制以节点上资源访问成功率来定义节点信息素,以避免对消极节点的访问,以节点间的通信次数定义相邻节点的路径信息素,以避免对失效路径的使用,同时结合路径长度对被选路径进行优化选择.给出了该机制的详细搜索算法,并进行了仿真实验.实验结果表明,与Flooding和Chord算法相比,该算法在提高搜索成功率的同时也降低了查询次数.     

一种高效的P2P环境中的窗口查询算法

随着多媒体以及P2P网络的发展,针对高维数据基于属性的窗口查询已经成为一个重要研究课题.提出了一种在超级节点P2P网络中有效解决高维数据的窗口查询算法,在每个单独的网络节点上,数据通过一种降维算法映射到一维空间,在超级节点上,构造数据的统计信息表以及构造网络查询树,算法在每次查询时,按照查询树的规则来访问整个网络,并利用统计信息剪枝网络中的节点查询,避免网络的泛洪.实验中使用了不同的数据集来评测算法的查询效率,结果表明该算法具有很高的查询效率.     

基于网络拓扑和节点兴趣的P2P搜索机制

对于搜索机制而言,终端用户的反应时间是最重要的性能指标.在P2P系统中,终端用户的反应时间多由网络传输时间决定.提出了一种基于网络拓扑和节点兴趣偏好的P2P搜索机制,使终端用户在进行资源搜索时尽量命中在拓扑上与自己最近的,兴趣偏好也最接近的节点,减少路由距离和转发查询消息副本的数量,最小化网络传输时间,提高查询效率.     

P2P环境中基于信任度的服务路由系统的研究*

随着网络的飞速发展,基于P2P结构的分布式应用越来越多。P2P系统节点之间的资源高度共享,节点之间的信息搜索和交换往往需要第三方节点进行信息中转,这为信息窃取和信息窜改类型的网络攻击带来了便利。为了提高P2P应用的可用性,提出了在P2P环境下一种新的以可信度为标准的服务路由系统的模型,阐述了模型的设计思想,并详细介绍了其实现机制。对仿真系统进行了性能测试,并对测试结果进行了分析。该模型对于信息窜改、信息窃听及路由功能失效等类型的恶意攻击有较好的抑制作用。     

基于移动agent的无结构P2P网络拓扑重连方法研究

为了提高无结构P2P网络中资源查找的效率,同时避免在资源查找过程中出现拥塞,提出了一种基于移动agent的网络拓扑重连方法。网络节点定期进行拓扑重连,同时通过收集其邻居节点的处理能力以及连通性等信息,指导移动agent有目的地在网络迁移,从而使移动agent及时发现网络节点上的拥塞,并使用拓扑优化机制降低节点上的负载。实验证明该方法能优化网络的拓扑结构,避免网络查询过程中发生拥塞,提高资源查找的效率,同时适应网络查询负载的动态变化。     

ReMIS：面向再制造信息共享的P2P网络模型*

针对当前再制造生产的特点和实际需求,设计了一种面向再制造信息共享的P2P网络模型ReMIS。为适应再制造网络的高度动态性,模型采用基于自然簇和主题簇构成的两层混合结构,上层由主题对等体组成结构化的主题网络,下层由普通对等体组成P2P网络。ReMIS采用基于主题簇的资源分类和检索机制,能够确保在处理海量再制造资源信息的检索请求时具有较高的路由性能和查询性能,并能减少再制造生产中的词汇语义冲突;同时,发布/订阅机制的应用使再制造企业获取实时信息成为可能。相关性能分析表明,ReMIS网络是高效可行的,可以适应再