非结构化P2P网络中基于节点的MQR算法设计与实现

在非结构化P2P搜索中,由于缺少全局性的管理机制,网络节点无法获得整个网络的拓扑结构及目标数据的定位信息,因此查询消息的路由过程具有较高的随机性,不仅查询性能低,而且宽带消耗大。为在有效控制网络冗余消息规模的同时提高数据的搜索范围,在分析现有2类典型非结构化P2P路由算法的基础上,提出一种基于节点的MQR算法。利用网络节点的状态信息及搜索过程中查询消息的TTL值状态信息,从数据的搜索范围与网络使用情况2个方面来提高非结构化P2P网络搜索性能。仿真实验结果表明,与传统的P2P路由算法APS和Random Walk相比,该算法在搜索准确率、网络利用率及召回率方面有更好的表现。     

基于Kademlia的P2P多维范围查询系统

结构化P2P网络具有良好的可扩展性,但难以支持多关键词查询、范围查询等复杂查询。该文分析已有复杂查询方法,提出一种基于Kademlia的P2P多维范围查询系统K-net。K-net在进行多维范围查询时,完成高维范围数据降维和范围划分,减少查询所需带宽。模拟结果显示,该系统具有良好的查询准确度和可扩展性。     

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。     

一种支持复杂查询的有组织P2P搜索方法

有组织P2P网络虽然具有良好的可扩展性，但很难支持多关键词查询、范围查询等复杂查询．在分析已有多关键词查询方法（MKQ）的基础上，提出一种基于语义的多维查询方法（MSQ）以支持多关键词查询．MSQ的基本思路是利用空间填充曲线的位置保持能力，建立从高维特征空间到一维数值空间的映射，使得可以在构建P2P网络的分布式索引时，根据文档语义将具有相似内容的数据对象的索引聚集到相近的节点上，改善复杂查询时的搜索性能．对基于语义的多维查询模型、Hilbert空间填充曲线的构建、数据对象的发布与查询过程进行了详细讨论．在Chord之上的模拟试验表明．与MKQ相比，MSQ能够较好地提高查询的准确度．减少了网络的通信量．进一步的理论分析的结果表明，MSQ方法具有负载均衡和容错能力．     

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%。     

基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制的研究

通过对P2P中资源搜索技术的研究,针对非结构化P2P网络中的传统洪泛搜索机制中的路由盲目性和产生过多冗余消息等缺点,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P搜索机制.蚁群算法是一种新型的优化算法,利用蚁群算法信息素的正反馈机制指导查询请求消息的转发,将查询请求消息尽量发往资源可能存在的节点上.实验结果表明,该算法在查询成功率和查询消息的传送次数方面都优于洪泛搜索算法,提高了算法的有效性.     

一种新的基于P2P系统的网格资源信息发现方法

网格环境下,众多的资源中查找发现所需的资源是一个关键的问题.基于结构化的支持数据顺序索引的P2P系统提出了一种全新的网格环境下资源发现的方法,该方法将数据库领域先进的多维数据索引技术Pyramid引入到P2P系统之中.通过数据库的多维索引技术,使得P2P系统支持网格资源的多维范围查询.该算法采用了对称结构的金字塔技术,使得网格资源管理动态属性变化的维护代价方面具有很好的性能..理论证明,当维度较大时,由于属性动态性导致的维护代价与维度成反比,而与属性的变化范围无关.另外对P2P的负载均衡策略进行了相应的考虑.最后,对系统的路由性能以及范围查询的有效性进行了仿真验证.     

基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法

P2P系统的可用性取决于查找数据的有效方法。利用节点兴趣和节点与中心节点的通信延迟建立链接,动态分组P2P网络的节点,查询节点通过中心节点转发搜索请求给其他中心节点,中心节点收到搜索请求后,若查找资源的主题排在本组关注的前K（K一般取1～3）位,则搜索本组内所有节点。在此基础上,提出了一种基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法。算法分析和实验结果表明该算法的性能优于MSW查询算法。     

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。     

OHQFS:一种非结构化P2P网络中数据查询搜索新策略

为了提高非结构化P2P网络中数据查询搜索的效率,提出一种新型的一跳查询与转发数据搜索新策略（OHQFS）,它是以非结构化P2P网络中的数据查询请求转发策略和非转发策略为基础,将它们整合、集成后得到的一种新策略.OHQFS策略中的查询源结点直接搜索其自身的所有邻居节点,并将查询请求转发给这些邻居节点,使得这些邻居节点再去搜索它们的相邻节点.该策略在数据查询搜索过程中无须维持一个很大的邻居节点信息集合,系统维护开销较小,通过本策略中固有的一步查询转发,使其邻居节点和邻居的邻居节点处于查询搜索范围内.网络仿真的实验结果表明,OHQFS策略相对于转发搜索策略而言,它提高了查询效率;而相对于非转发策略,它获得了较高的成功率.     

P2P环境下数据管理系统上的Top-k查询

目前大多数P2P系统只提供文件的共享,缺乏数据管理能力.基于关系数据库上的关键搜索,本文提出了一种在P2P环境下共享数据库的新框架,其中每个节点上的数据库被看成是一个文档集,用户不用考虑数据库的模式结构信念,简化了不同节点数据库模式间的映射过程,能更好地适应P2P的分散和动态特性.将基于直方图的分层Top-k查询算法扩展到P2P环境下的数据库管理系统上,文档集和数据库的查询被统一起来,一致对待.在查询处理期间,直方图可以自动更新,同时根据查询结果,邻居节点可以自调整,具有自适应性.实验结果表明,基于关键词的数据库共享突破了传统的数据库共享模式,简化了数据访问方式,而基于直方图的Top-k查询算法提高了查询效率.     

P2P Web搜索中一种有效的查询路由策略

有效的多关键字查询路由是P2PWeb搜索中的一个关键问题。文章提出一种基于收益代价比的查询处理方法。该方法基于DHT的P2P覆盖网,挖掘关键字的关联性和节点间覆盖度和重叠度。利用最小独立置换进行重叠检测,因此避免了对相同记录的冗余路由。实验证明了该方法显著减少了查询时间,同时提高了查全率和查准率。     

基于Chord协议的混合P2P模型

在结构化点对点(P2P)模型中,节点异构性会引起系统的不稳定。针对该问题,结合混合P2P模型的优点,构造一个基于Chord协议的混合P2P模型,将节点按处理能力分为超节点和普通节点,多个超节点被组织到同一个群组中,由超节点管理普通节点以提高系统稳定性。该模型采用基于拓扑感知的搜索算法,能较好地解决分布式哈希表(DHT)技术的路由绕路问题。实验证明,该模型在一定程度上降低查询延时,可提高查询效率。     

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.     

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。     

?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。     

基于P2P的Web搜索技术

Web搜索引擎已经成为人们从海量Web信息中快速找到所需信息的重要工具,随着Web数据量的爆炸性增长,传统的集中式搜索引擎已经越来越不能满足人们不断增长的信息获取需求.随着对等网络(peer-to-peer,简称P2P)技术的快速发展,人们提出了基于P2P的Web搜索技术并迅速成为研究热点.研究的目的是对现有的基于P2P的Web搜索技术进行总结,以期为进一步研究指明方向.首先分析了基于P2P的Web搜索面临的诸多挑战;然后重点总结分析了基于P2P的Web搜索的各项关键技术的研究现状,包括系统拓扑结构、数据存放策略、查询路由机制、索引切分策略、数据集选择、相关性排序、网页收集方法等;最后对已有的3个较有特色的基于P2P的Web搜索原型系统进行了介绍.     

支持语义的P2P搜索研究

传统的P2P系统基于单特征词搜索,且不支持语义,有一定的局限性。向量空间模型VSM技术的应用解决了P2P系统中多特征词搜索的问题;标识符空间的分割,使相似文档在邻近的节点范围内聚集,提高了搜索的速度;语义思想的应用,使P2P系统能够理解搜索请求,有利于检索性能,特别是查全率的提高。仿真实验的结果表明:实现了多特征词的搜索;搜索收敛的速度较快;支持语义,检索性能得到了提高;节点达到了较好的负载平衡。     

基于蚁群算法的非结构化P2P资源搜索机制

资源搜索是P2P技术的研究热点之一。该文针对现有P2P资源搜索算法消息开销大、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P资源搜索机制。利用蚂蚁信息素的正反馈原理,有效指导资源搜索路径的生成,将查询消息发送到可能存在目标的区域。仿真实验结果表明,该机制提高资源搜索命中率,减少冗余消息包,其搜索效果较好。     

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。