基于分层象限空间的P2P超级节点拓扑构造

现有的P2P超级节点拓扑分为非结构化超级节点拓扑和结构化超级节点拓扑,前者支持模糊查询,鲁棒性好,但路由效率低,查询结果具有不确定性,后者支持数据定位,路由效率高,负载均衡性好,但不支持模糊查询,也不适应高度动态环境.文中将两种超级节点拓扑结构的优点结合起来,提出一种基于分层象限空间的新型超级节点拓扑Quad.它在路由方面同时支持数据定位和模糊查询,并解决了结构化超级节点拓扑对动态性支持差的问题.分析和模拟结果表明:和现有的超级节点拓扑相比,Quad数据定位在常数度数下达到O(logN)定位性能,并在路由效率和路由状态数上获得更好的权衡.在动态环境中,Quad能更有效地处理超级节点失效;在性能上,它具有更少的拓扑构建和失效修复成本并具有良好的负载均衡性.     

基于Bloom Filter和概率分发队列的P2P网络快速查找算法

无结构化P2P网络资源定位过程中的响应时间、查准率及覆盖率难以同时被优化。提出一种面向有向无环随机网络的基于Bloom Filter和概率分发队列的快速查找算法BFPDQ(Bloom Filter and Probabilistic Distribution Queue),它用Bloom Filter表达和传递节点命中资源信息及查找请求信息,计算新查询消息与历史查询消息Bloom Filter语义向量相似度,并应用底层网络路径性能信息指导上层转发决策。概率分发队列(Probabilistic Distribution Queue,PDQ)把传统walkers表示成为查找消息分发队列,查找请求者协调各分发队列的查找方向和深度,并融合各队列查找过程中得到的定位消息。仿真实验表明,BFPDQ算法在保持较少冗余信息的同时有效缩短了响应时间。     

基于副本复制和Bloom Filter 的P2P 概率路由算法

非结构化P2P网络资源定位过程中的查询延迟、查准率和查询成本难以同时被优化,为此,提出一种基于副本复制和Bloom Filter技术的P2P概率路由算法DCBF(data copying and Bloom Filter).DCBF基于有向随机网络,对资源对象进行少量的复制,并将各个副本随机路由给网络中的节点;接收副本的节点,以分布式衰减Bloom Filter向邻近节点传递副本的成员资格信息.理论分析和实验结果均表明,DCBF仅需复制少量的副本,通过以分布式衰减Bloom Filter传递副本的成员资格信息,使得网络中的绝大多数节点能够感知到副本的成员资格信息,从而使得各个节点能够以极低的查询代价,在较低的路由延迟范围内,高概率地将查询路由到目标节点.     

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。     

RNP2P——一种基于复本网络的非结构化P2P系统

根据非结构化P2P系统中资源分布的特点，提出一种基于复本网络的非结构化P2P系统，即RNP2P。通过查询反馈、主动探测和反向探测三种方式协调复本节点之间的相互感知，构建数据结构存储每种资源的其他复本节点信息，针对每种资源均构成一个复本网络。基于这种复本管理机制，RNP2P平均能够以命中3~5个复本的消息开销获得100%的命中率，其他查询方法均可以和RNP2P有效结合。模拟结果表明RNP2P的查询性能远远高于其他查询方案。当采用k-随机游走进行查询，RNP2P的消息开销为普通非结构化P2P中k-随机游走查询的5%,并且远远低于泛洪查询,RNP2P的查询时延也相应降低。     

基于衰落Bloom Filter 的P2P 网络弱状态路由算法

在P2P网络中,基于衰落Bloom Filter的弱状态路由算法试图将每条查询消息沿着成员资格信息量最强的方向传递,并最终以较低的传输代价和传输时延确保较高的查准率.衰落Bloom Filter在传递过程中存在严重的多径叠加和噪音问题,这直接导致查询消息会以很高的概率沿着错误的方向传播,甚至会退化为泛洪路由算法.为了解决这一挑战性难题,提出了DWalker这种基于衰落Bloom Filter的高效弱状态路由算法.DWalker基于有向随机网络,采用指数衰落Bloom Filter来发布和传播每个节点共享资源的信息,且其最大传播距离小于网络中任意两点之间距离的期望值,从而有效抑制了衰落Bloom Filter在传播过程中的多径叠加问题.DWalker采用多个Bloom Filter而不是单个Bloom Filter来表达一项路由条目,在单个Bloom Filter的错误发生概率达到设计上限时,可按需动态增加新的Bloom Filter,以将更多资源对象信息纳入到当前路由条目中.DWalker仅根据当前节点的各项路由条目中值为1的比特位所占的最大比例,以及查询消息在正确转发方向对应的路由条目中对应比特位中值为1的个数的临界值,就能使进入目标对象传播范围内的查询消息以较高的概率辨认出正确的路由方向.理论分析和实验结果表明,DWalker能够以较低的查询消息代价、较小的路由条目存储开销以及较短的查询时延,使绝大多数查询消息沿正确方向转发,从而获得较高的查准率.     

ODBF:基于操作型衰落Bloom Filter的P2P网络弱状态路由算法

在P2P网络中,基于衰落Bloom Filter的弱状态路由算法试图将每条查询消息沿着成员资格信息量最强的方向传递,并最终以较低的传输代价和传输时延确保较高的查准率.研究发现衰落Bloom Filter在传递过程中存在严重的多径叠加和噪音问题,这直接导致查询消息以很高的概率沿着错误的方向传播,甚至会退化为泛洪路由算法.为解决这一挑战性难题,文中提出了基于操作型衰落Bloom Filter的弱状态路由算法ODBF(Operative Deca-ying Bloom Filter).ODBF通过分别保存对象的衰落Bloom Filter及源节点等信息,使得ODBF能够有效解决基于衰落Bloom Filter的路由信息在P2P网络中的多径叠加和信息回流问题,有效抑制噪音的影响,进而使得基于弱状态的路由能够以很高的概率沿着正确方向进行.     

基于结构化对等网络的云资源查询算法

为实现云计算中云资源的快速查询,针对资源查找过程中查询效率较低以及网络维护成本较高等问题,提出一种基于结构化对等网络的云资源查询算法,实现对待查询云资源进行快速有效定位。首先设计一种新型超级节点拓扑结构,对网络拓扑中各节点进行唯一性编码,构造二元组路由信息索引列表,并设计相应的路由算法;然后给出了分层象限超级节点算法的查询效率与稳定性分析。仿真实验结果表明,分层象限超级节点算法查询效率较高,且随着网络规模增加,查询路径长度趋于稳定,同时对于超级节点失效带来的网络维护成本较低。     

一种基于本地聚类的P2P资源查找算法*

资源检索是P2P系统研究的热点之一,非结构化P2P资源查找普遍采用泛洪机制。随着查询请求的增加,消息数量呈指数增长,网络拥塞和带宽浪费严重,查询效率得不到保障。针对这一问题,给出了一种基于本地聚类的非结构化P2P资源查找算法。通过对资源特征向量的本地Kmeans聚类和相似链接的建立,有效地提高了资源检索效率,避免了查询消息的扩散对网络带宽的浪费。实验表明,该方法能有效缩短资源的平均检索长度,提高查找成功率。     

面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.     

基于网络覆盖的P2P稀有资源搜索策略

针对无结构P2P网络中稀有资源搜索成功率低、搜索代价高的问题,提出2种基于网络覆盖的稀有资源搜索策略：RSR和FRSR RSR在随机漫步的基础上通过考虑邻居节点的热度改进请求转发方式,FRSR通过结合洪泛搜索改进随机漫步转发策略。实验结果表明,RSR搜索稀有资源的时间比普通随机漫步减少了22．9％,平均搜索成功率提高了26．2％,通信开销降低了22．8％,FRSR比随机转发方式减少了15．4％的搜索时间,提高了14．2％的搜索成功率。     

?无结构P2P网络中的混合式搜索方法

针对轻洪泛冗余查询消息数多、对稀有资源搜索延迟大的问题,提出一种结合无结构P2P搜索技术和双向Chord环的混合式搜索方法。该方法利用节点的异构性,在k-walker随机走的基础上,根据邻居节点的查询能力,对查询请求的转发方式进行改进,在双向Chord环中对无结构P2P未搜索到的资源进行结构化P2P搜索。仿真结果证明,与轻洪泛相比,混合式搜索方法的冗余查询消息数较少,对稀有资源的搜索延迟较小。     

资源密度对P2P搜索算法的影响

在无结构P2P网络中,资源密度影响搜索算法的搜索时间、通信开销以及搜索策略的设计与选取.在资源随机分布的假设下分析了资源密度同搜索性能的关系,给出了随机漫步和洪泛搜索的平均搜索时间和通信开销下界,并分析得出结论:增加资源备份或者降低节点被重复搜索的概率能显著提升稀有资源的搜索性能,但较难提升稠密资源的搜索性能.基于上述理论分析,提出了一个随机漫步改进算法以验证结论.仿真实验表明,实验数据同理论分析结果符合.     

EIR：具有超级结点的非结构化P2P中多维数据搜索框架研究

在具有超级结点的非结构化P2P系统中，研究了复杂多维数据的查询搜索策略，提出了一个应用于具有超级结点的非结构化P2P网络的综合框架，在该框架中，能够实现对多维数据共享、索引以及查询等操作的处理。以R^＊-tree索引树为基础，提出了一种能够应用于P2P的扩展R^＊-tree索引树，即EIR-tree树，研究了系统中集群信息的收集与维护、EIR-tree树的构建与维护等方法和措施。     

非结构化P2P网络中减少冗余的搜索策略

在非结构化的P2P网络中,传统的洪泛式搜索造成大量的通信开销,严重制约了网络的可扩展性。根据标准洪泛机制在搜索的不同阶段表现出的不同特性,提出了一种基于TTL的分段搜索策略TTL-Search。TTL-Search把搜索过程分为两个阶段,各个阶段使用不同的策略转发消息。分析和实验结果表明,TTL-Search克服了洪泛搜索盲目性的特点,在一定程度上减少了查询带来的冗余开销,提高了查询成功率,能够高效地应用于非结构化P2P网络。     

Optimizing random walk search algorithms in P2P networks

In this paper we develop a model for random walk-based search mechanisms in unstructured P2P networks. This model is used to obtain analytical expressions for the performance metrics of random walk search in terms of the popularity of the resource being searched for and the random walk parameters. We propose an equation-based adaptive search mechanism that uses an estimate of the popularity of a resource in order to choose the parameters of random walk such that a targeted performance level is achieved by the search. We also propose a low-overhead method for maintaining an estimate of popularity that utilizes feedback (or lack there-off) obtained from previous searches. Simulation results show that the performance of the equation-based adaptive search is significantly better than the non-adaptive random walk and other straight-forward adaptive mechanisms.     

非结构化P2P网络的一种改进搜索算法

分析非结构化P2 P网络中利用原始的洪泛法进行资源搜索时产生冗余查询包的原因,提出整改的措施和优化的机制,在此基础上给出改进的搜索策略,同时设计出一种更好的分段搜索算法,并对其进行实验仿真,通过和洪泛法的模拟分析比较,表明改进后算法的高效性和可行性。     

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.     

An effective simulation method for search strategy in unstructured P2P network

Modeling and Simulation Techniques focus on simulation modeling and analysis challenges to develop principles or gain in existing networking technologies, including simulation methodology or application in unstructured P2P network. In this paper, we focus on the simulation in the random unstructured P2P network.The correlation between topology and search algorithm is less paid attention to in unstructured P2P network, current techniques used in existing unstructured P2P system are often very inefficient because of the existence of large number of redundant messages. In this paper, we analyze the reason of engendering redundant data packet and focus on designing better search algorithm to adapt to the current network rather than to design the universal algorithm to adapt to a variety of network. Analyzing the characteristics that the flooding algorithm showing in different search stages in different network, we put forward the segment search algorithm. Furthermore, we present an effective simulation method in the random unstructured P2P network. Through simulation analysis, we find that our algorithm is better than the original flooding algorithm. In addition, we design our algorithm to be simple as a module, which can be easily applied to existing unstructured P2P systems for immediate impact.