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。     

非结构化P2P网络基于马尔科夫链的搜索算法研究

现有的非结构化P2P资源搜索算法并没有将兴趣与负载结合进行考虑,本文不仅考虑节点搜索资源时基于兴趣的查询转发,也综合考虑了各个节点的负载信息。基于此,本文设计提出了基于Markov Chain模型的资源搜索改进算法Bo MC。Bo MC算法利用马尔科夫模型为非结构化P2P网络节点通过随机采样建立状态转移概率矩阵。而转移概率是基于节点的转发因子,其中包含有节点兴趣及负载的综合信息。我们知道,基于马尔科夫链平稳分布的特性可以使整个网络在查询过程中趋于收敛状态,进而达到节点的负载均衡。根据网络负载分布情况,该算法考虑到动态更新转移概率。在Peer Sim的仿真环境下,实现Bo MC算法并将其与传统的P2P资源搜索算法作比较。     

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.     

基于动态分组的混合式P2P网络搜索算法

搜索效率是影响P2P网络系统性能的关键因素之一.在分析了各种P2P网络模型的优缺点后,在混合模型的基础上引入了跟踪节点的概念对混合式网络的节点进行重新分类,构造网络拓扑模型.基于此拓扑模型,引入节点资源距离和IP地址相似度的概念,提出了系统在节点发起搜索请求后,根据分组函数动态地对节点进行分组的机制,进一步优化搜索算法.仿真实验结果表明,此算法在减少搜索耗时、降低网络通信量等方面表现优异,系统稳定性好,有效地提高了网络搜索效率.     

基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略利用蚂蚁信息素的正反馈原理,同时综合考虑邻居节点度和邻居-邻居节点信息,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,有效地指导资源搜索路径的生成。实验结果表明,该算法在一定程度上减少了大量的冗余查询消息,提高了资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略。     

分布非结构化P2P网络资源定位研究

P2P系统是一个分布式系统,其中的资源如何进行定位是一个重要的问题。通过对分布非结构化P2P系统的搜索机制以及现有的改进方法的研究,给出了一种基于语义路由改进算法,并对此算法进行了模拟仿真。     

一种用于无结构P2P网络的搜索算法

无结构P2P文件共享系统进行文件搜索时,常常造成大量网络资源的浪费,文件的流行度呈现不均衡分布,搜索稀缺文件失败的可能性很大。针对这些问题,在Gnutella协议的基础上,引入预算机制,结合蚁群算法的正反馈策略,提出AntBudget搜索算法,以减轻上述缺陷带来的负面影响。     

非结构化P2P资源搜索策略研究

通过从盲目搜索策略和启发式搜索策略两方面来分析无结构化P2P(peer-to-peer)系统的资源搜索策略。从泛洪搜索算法、迭代泛洪算法、随机漫步搜索算法以及基于超级节点的查询算法等四个方面对盲目搜索策略进行分析,而从基于兴趣的查询算法、移动代理、高速缓存及启发式泛洪搜索算法等四个方面对启发式搜索算法进行阐述。最后在以上算法分析的基础上对未来的工作进行了展望。     

结构化P2P路由表分析与改进

在结构化P2P搜索算法中,chord算法是最为典型的。但该算法的fingertable中信息有冗余,同时转发次数比较多,因而效率不高。通过分析chord算法、fingertable结构,对冗余的信息进行删除,并对已搜索过的资源的后向节点进行保存而减少转发次数。通过理论分析,该算法提高了chord的查找效率。     

一种基于信任模型的P2P快速搜索算法—SAT*

针对如何高效准确地从海量的网络信息中搜索到所需的资源,分析了现有搜索算法的优缺点,结合P2P网络中的信任机制对源节点请求算法和中继节点的转发、响应算法进行改进,提出SAT搜索算法来提高搜索的成功率,并采取了高速共享资源缓存机制和无重复转发机制减缓搜索的时延。仿真实验表明,与Random-walk算法相比,SAT算法具有更高的搜索成功率和更短的搜索时延。     

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。     

基于多级回答域搜索算法的P2P搜索技术研究

本文从基于P2P技术搜索方法的特点入手,阐述了P2P信息检索技术的原理、一般结构以及P2P模式的主要信息检索方式,分析了当前几种主流的P2P信息检索技术的研究方向和发展动态,提出一种基于分布式哈希表的协议搜索算法(Multi-RD,MRD),最后用数理分析获得了网络资源查询的搜索效率概率。     

利用分群与缓存的P2P路由

针对结构化P2P系统中由于动态性带来的路由性能低的问题,提出一种利用分群和缓存的路由改进算法,该算法重点考虑了位置信息的分群,同时采用了自适应内容缓存机制和自适应路径缓存机制。最后的实验表明,改进后的路由算法路由性能明显改善,查找成功率高,较好地适应了P2P网络的动态性。     

基于校园环境的移动P2P网络体系研究与设计

由于P2P技术的广泛应用以及无线网络和移动设备的普及,人们提出了基于无线网络的移动P2P网络。文中通过分析移动P2P网络的特点和已有的网络模型,结合校园网络环境的特点,设计出基于校园环境的网络体系结构模型,并对模型的资源查找进行详细的描述。模型被划分成三层结构,底层的网络采用改进后的Kelips路由算法通信,该算法的路由复杂度是一个常数,有效减少资源查找时间,保证节点维护状态信息的实时性和正确性;由超级节点组成的中间层,实行分布式管理,采取泛洪搜索算法来通信;顶层是一些域内中心节点,负责连接外网和解决网络的安全问题。仿真实验表明：该模型能够更好地减少资源查找时间,即使大量节点失效,也可以快速检测到节点间关系变化并进行管理。     

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Kademlia的P2P网络资源定位模型改进

根据基于分布式散列表(DHT)的P2P网络资源定位方法,将虚拟节点引入结构化P2P系统,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近性来降低访问延迟并优化路由选择。构建一种改进的基于Kademlia的P2P网络资源定位模型,提高了网络可扩展性和可管理性及网络运行效率和资源利用率。仿真结果表明,改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,在路由选择、查找成功率和平均逻辑路径长度等方面的性能均优于原Kademlia模型。     

P2P网络中基于文件路由模型搜索方法的改进

资源搜索和共享是P2P网络中重要的应用。针对当前P2P网络中现有共享资源搜索方法还存在诸多不足之处的问题,提出了一种基于文件路由模型改进的搜索方法。该搜索方法选取多个稳定对等体共同作为共享信息的载体,在利用哈希函数分配共享信息及其索引的基础上,提出了一种新的数据结构来记录所有存储了同一共享信息的稳定对等体信息,增强了系统的健壮性,同时均衡分配共享信息载体的负荷,合理利用网络带宽,使P2P网络在资源搜索和共享方面得到了一些改善。     

一种支持多维资源描述的高效P2P路由算法

在分析现有P2P(peer to peer)路由算法的基础上,提出了一种基于二阶矩定位、支持多维资源数据描述的高效资源路由算法--FAN(flabellate addressable network)路由算法.FAN算法将节点映射到统一的多维笛卡尔空间,并以节点相对空间原点的二阶矩作为子空间管理和资源搜索的依据.FAN路由算法具有O(log(N/k))的高路由效率,在节点加入和退出FAN网络时,更新路由信息的代价为O(klog(N/k)).实验结果表明,FAN路由算法具有路由效率高、维护代价小的优点,是一种P2P环境中支持多维资源数据描述的高效结构化资源路由算法.而且,目前部分基于CAN(content-addressable network)网络的改进算法也可以在FAN网络中适用,并获得更好的路由效率和更低的维护代价.