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目前大多数的Peer-to-Peer(P2P)系统只支持基于文件标识的搜索,用户不能根据文件的内容进行搜索.Top-k查询被广泛地应用于搜索引擎中,获得了巨大的成功.可是,由于P2P系统是一个动态的、分散的系统,在P2P环境下进行top-k查询是具有挑战性的.提出了一种在集中式P2P系统中的基于中心文档的层次化的top-k查询算法.首先,采用层次化的方法实现分布式的top-k查询,将结果的合并和排序分散到P2P网络中的各个节点上,充分利用了网络中的资源.其次,将节点返回的结果录入到中心文档中,然后确定其分数上限,对节点进行选择,提高了查询效率. 相似文献
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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. 相似文献
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基于兴趣相关度的P2P网络搜索优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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%。 相似文献
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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. 相似文献
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移动P2P网络节点具有的移动性,往往导致网络搜索性能变差,同时引起资源搜索成功率的降低以及系统的不稳定性.本文提出一种基于超级节点的资源发现算法(RDBS),它选择性能高且动态性弱的节点作为超级节点,并采用候补超级节点进行快速查询,有效改善了移动P2P网络中资源搜索性能和系统的稳定性.实验结果表明,该算法降低了索引信息的失效率、缩短了查询延迟并且提高了资源搜索的成功率. 相似文献
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目前非结构化的P2P网络系统中,一般以广播方式作为其搜索的基本策略,引发较大的网络流量。因此,提出改进的搜索策略,根据历史查询记录,为每个节点建立朋友节点,同时又在搜索过程中把节点划分为超级节点和普通节点。实验表明改进算法提高了搜索效率,同时减少了网络信息流量。 相似文献
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一种高效的P2P环境中的窗口查询算法 总被引:1,自引:0,他引:1
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. 相似文献
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P2P环境中不确定数据Top-k查询处理算法 总被引:1,自引:0,他引:1
近年来随着P2P技术的日益发展,P2P环境中的Top-k查询处理技术也越来越成熟.但是,自从不确定数据在数据库的各个领域受到广泛重视,这就引发了学术界和工业界对研发新型的不确定性数据管理技术的兴趣.所以在P2P环境中对不确定数据进行Top-k查询处理就成为了一个新的挑战.主要研究P2P环境下的不确定数据Top-k查询处理技术.首先给出了在不确定数据集上的Top-k查询的定义;然后,以Chord拓扑为例阐述了在P2P环境中对不确定数据的Top-k查询处理算法,并且在保序散列的基础上提出了基于upper-bound的剪枝策略及其改进的路由剪枝策略;最后,通过大量的实验来验证了所提出算法的性能. 相似文献
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This paper proposes a two-level P2P caching strategy for Web search queries. The design is suitable for a fully distributed service platform based on managed peer boxes (set-top-box or DSL/cable modem) located at the edge of the network, where both boxes and access bandwidth to those boxes are controlled and managed by an ISP provider. Our solution significantly reduces user query traffic going outside of the ISP provider to get query results from the respective Web search engine. Web users are usually very reactive to worldwide events which cause highly dynamic query traffic patterns leading to load imbalance across peers. Our solution contains a strategy to quickly ease imbalance on peers and spread communication flow among participating peers. Each peer maintains a local result cache used to keep the answers for queries originated in the peer itself and queries for which the peer is responsible for by contacting the Web search engine on-demand. When query traffic is predominantly routed to a few responsible peers our strategy replicates the role of “being responsible for” to neighboring peers so that they can absorb query traffic. This is a fairly slow and adaptive process that we call mid-term load balancing. To achieve a short-term fair distribution of queries we introduce a location cache in each peer which keeps pointers to peers that have already requested the same queries in the recent past. This lets these peers share their query answers with newly requesting peers. This process is fast as these popular queries are usually cached in the first DHT hop of a requesting peer which quickly tends to redistribute load among more and more peers. 相似文献
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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。 相似文献
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We consider the problem of efficiently computing distributed geographical k-NN queries in an unstructured peer-to-peer (P2P) system,in which each peer is managed by an individual organization and can only communicate with its logical neighboring peers.Such queries are based on local filter query statistics,and require as less communication cost as possible,which makes it more difficult than the existing distributed k-NN queries.Especially,we hope to reduce candidate peers and degrade communication cost.In this paper,we propose an efficient pruning technique to minimize the number of candidate peers to be processed to answer the k-NN queries.Our approach is especially suitable for continuous k-NN queries when updating peers,including changing ranges of peers,dynamically leaving or joining peers,and updating data in a peer. In addition,simulation results show that the proposed approach outperforms the existing Minimum Bounding Rectangle (MBR.)-based query approaches,especially for continuous queries. 相似文献