IS-P2P:一种基于索引的结构化P2P网络模型

在分析无结构与有结构P2P网络结构的基础上,提出了一种新的基于索引的有结构P2P网络模型IS-P2P（Index-based Structured P2P Networks）.IS-P2P网络采用两层混合结构,上层由比较稳定的索引节点组成有结构索引网络,使用文档路由搜索机制,提供资源的发布和查找功能.下层由普通节点组成分布式网络.IS-P2P模型充分利用P2P网络中节点的性能差异,具有高效的查找性能,且能适应P2P网络高度动态性.进一步计算IS-P2P模型中索引网络路由性能、查询处理速度、索引节点索引数据库大小以及索引节点转发查询消息代价表明,IS-P2P具有良好的性能.     

基于路由学习的非结构化P2P搜索技术研究

针对无结构化P2P环境下P2P泛洪搜索的盲目性和高资源消耗性,提出一个基于路由学习的非结构化P2P搜索算法,建立两个索引表,存储三类节点信息,通过学习关联节点的信息,建立路由表,并定时与路由表内节点交换信息,减少搜索时间,降低搜索开销。理论和仿真实验证明该算法能有效地提高搜索速度,降低搜索开销。     

非结构化P2P中搜索算法的性能分析

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制.本文分析了非结构化P2P中几种典型的搜索算法,阐述了其搜索原理和搜索性能 .与其他研究不同,本文通过大量的模拟实验来验证搜索算法的性能;在不同网络规模中,通过对每一种搜索算法的查询成功率、搜索产生消息数和成功查询所用平均跳数进行比较分析,给出了相关结论.     

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。     

P2ST：基于带权搜索树的P2P搜索模型

针对非结构化P2P系统搜索效率低的问题,提出了一种基于K叉带权搜索树的P2P搜索模型P2ST.模型构建了服务于搜索的k叉带权树,节点按查询命中率大小在树中由上至下排列,命中率大且稳定的节点处于树的上层,搜索时可由此确定消息扩散的方向.采用缓存上层节点、建立搜索结果和发起节点索引、过热资源复制、为叶节点添加远程邻居等方法进一步提高搜索效率和平衡负载.分析和仿真结果表明,提出的模型能大量减少无效消息,具有较高的搜索效率,且维护搜索树的开销较小.     

基于P2P的分布式搜索算法研究

针对目前P2P系统中广泛采用的泛洪搜索方法中产生大量冗余搜索包的缺点,提出了一种基于小范围P2P搜索环境的全新搜索模型——将广度优先搜索算法和本地索引搜索算法相结合,以增强节点间的交互能力。最后用数学方法证明了它的有效性。     

基于分散网坐标的P2P搜索算法

对结构化P2P网络模型Chord的搜索算法进行讨论,指出其优点和不足.对于其搜索算法中存在的覆盖网络和底层网络不一致而带来的查询延时问题,本文结合Chord在拓扑结构和数据分布等方面的特点,以分散网坐标为基础,提出了基于分散网坐标的搜索算法,使搜索向着延迟相对小的节点进行.实验证明,基于分散网坐标的搜索算法使查询的路由跳数更少,路由延迟更小,查询效率也更高.     

一种采用瘦服务器的P2P网络关键字搜索算法

P2P技术是未来网络中的关键技术,而搜索算法是决定对等同系统性能的首要因素,本文吸收了现有P2P搜索算法各自的优点,提出了基于瘦服务器的关键字搜索算法,将服务器从巨大的搜索请求响应负担中解脱出来,仅负责搜索树的创立和维护,将搜索任务分散到网络各个节点上去,在充分利用各个节点自身的能力的基础上,又保留了整个网络结构的信息,因此具有结构化对等网系统搜索算法高查全率、低冗余消息以及可扩展性好的优点,也同时保有了非结构化对等网节点平等,结构灵活,维护简单的优势     

以访问频率为路由方向感的无结构P2P搜索

在全分布无结构P2P中,节点通常组织成为覆盖网络,通过查询消息在网络中广泛转发实现盲目搜索。由于数据存放位置独立于数据内容,一个节点并不清楚哪些节点更容易命中查询,因此发现路由方向感,提高查询消息转发有效性,对全分布无结构P2P搜索具有重要意义。在相关工作中,主要从用户兴趣、本体论等语义角度聚类用户,减小搜索范围。但当前语义获取和语义描述等工作还不甚成熟,因此这些方法并没有得到广泛采用。提出了一种以访问频率为路由方向感的新型搜索方法QRRO。在QRRO中,每个节点被分配一权重标识;节点仅仅为访问频率与节点权重接近的数据建立索引;基于访问频率建立存储内容和存储位置之间的藕合关系,形成路由方向感。模拟实验表明,QRRO在提高搜索成功率、降低搜索路径长度方面是有效的。而且,由于访问频率是每个文件都具有的非语义属性,因此QRRO具有通用性。     

非结构化P2P网络资源搜索改进算法

为了改善非结构化对等网络(peer-to-peer,P2P)资源搜索的网络负载大、搜索时间长的缺点。对现有P2P网络资源搜索算法进行了研究,在此基础上,提出一种基于索引表的跳跃式算法,该算法中每一个节点存有一定数量邻居节点的资源索引,节点利用资源索引表以跳跃方式查询节点,网络中的某些节点需要查询资源索引表,而某些节点无需查询资源索引表,直接转发查询消息即可。通过OPNET进行仿真实验表明,该算法能有效的减少网络负载和搜索延时,提高了搜索成功率。     

一种有效的簇集主干点P2P网络结构模型

文中提出一种有效的簇集主干点P2P网络结构模型，克服了非结构化P2P系统中存在的扩展性不好和搜索效率不高的问题。该模型根据拓扑优先级把对等点聚类成簇形层级结构，从CN中选出GN充当簇的中心和服务提供者，实现定位查询和信息交互。为了衡量由主干点组成的骨干网的路由，文中设计了一种适用于应用级广播协议的路由算法。实验利用Java平台和仿真工具模拟实时网络环境，比较层级结构结合主干点骨干协议的系统模型和Gnuteua系统的代价。实验结果证明这种层级结构的簇集P2P模型，加上骨干网协议支持，在系统性能和可扩展性上带来了明显地提升，并可在大范围非结构化的P2P环境中得到应用推广。     

基于信任的P2P拓扑进化机制

现有的非结构Peer-to-Peer(P2P)系统缺乏对拓扑公平性的考虑,并且不能对某些节点的恶意行为进行有效的抑制。其主要原因在于构造的拓扑对节点信任度的不敏感性,忽略了P2P网络中各节点的异构性。据此,首先给出了基于反馈可信度的节点全局信任度计算模型,然后在此基础上提出了一种针对非结构化P2P网络的自适应拓扑进化机制。利用该机制,可使高可信节点占据拓扑的有利位置,低可信节点处于不利位置,从而体现拓扑的公平性。该机制同时能够对节点的恶意行为进行有效的抑制,并具有激励性质,鼓励节点提供更好的服务,以获得更高的响应率。分析和仿真结果表明,该机制较之现有机制,在拓扑的有效性和激励性上有较大的提高。     

基于兴趣域的非结构化P2P模型

泛洪式路由（Flooding）是在非结构化对等网络中进行有效资源查找的主要方式,但其路由过程将产生大量冗余消息,因而严重制约了其可扩展性。随节点数增多,泛洪式路由的网络带宽消耗也变得异常严重。针对非结构化P2P网络拓扑的特点,结合对已有的非结构化P2P搜索算法的研究,文章提出了一种基于兴趣域的非结构化P2P搜索算法,使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

非结构化P2P中的一种信任机制

为了消除非结构化对等网络中恶意节点的恶意行为对网络系统造成的危害,提出了一个基于社会规则的声望模型,给出了该声望模型的参数及其计算方法,在基于社会规则的声望模型的基础上,提出一个用于非结构化对等网络的信任管理方案;给出了评价信息的分布式存储方案以及信任管理中声望和满意率的计算方法,提出了一个声望搜索算法;给出一个基于信任的拓扑进化算法,该算法改善了网络拓扑结构,增加了网络性能的稳定性.实验仿真表明该信任机制能够有效抵制非结构化对等网络应用中恶意节点的恶意攻击.     

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。     

基于结构化对等网的分布式资源发现方法

为了解决大型分布式系统由集中管理导致的扩展性和鲁棒性差的问题,利用改进的结构化对等网组织分布式计算资源,将逻辑空间中的节点分为主机节点和资源节点,分别采取相容性Hash和位置保留Hash与对等网逻辑空间匹配,以满足资源信息的范围查询。     

基于兴趣挖掘的纯P2P搜索机制研究与实现

在纯P2P环境下，搜索机制是影响信息检索的关键因素之一。本文提出一种基于兴趣索引表的搜索机制，并在此基础上实现纯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。     

一种基于覆盖网络拓扑的无结构P2P主动复制策略

无结构P2P覆盖网络并非规则网络,也非纯粹的随机网络,结点在拓扑结构中体现出非对等性,在接收查询消息的数量上具有非均衡性.研究了结点连接度分布、数据流行程度与搜索成功率之间的关系,并针对数据的不同流行程度给出了结点连接度的最优分配模型.最后给出了一种实现最优结点度分配的主动复制策略.实验结果表明,基于拓扑信息的主动复制是一种提高无结构P2P搜索性能的可行方法.     

非结构化P2P网络资源搜索机制的研究

P2P系统网络资源的分布性特征,目前受到越来越多的关注,其中资源搜索技术是这个系统中一个比较重要的问题。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣的短链路搜索算法。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

基于环状层次的多簇P2P网络模型研究

提出了一种基于环状层次的多簇P2P网络模型。该方法是利用以中心节点为每个簇中心而簇内其他的节点以环状层次扩张的拓扑结构。并且文中结合DC-net的匿名网络和ECGP层次结构模型,设计了一种动态广播路由算法。并利用Java语言和网络仿真工具来模拟整个模型在实时中的运行状况。实验结果表明该环状层次的簇模型提高了资源定位的效率,减轻了系统开销,并且拥有较好的路由性能,在非结构化的P2P网络模型中值得推广应用。