一种语义对等网模型

对等网络是一个由应用推动的技术领域.为了改善结构化覆盖网对等网络搜索结果,使搜索过程及结果更加智能化、更接近用户查找目的,提出一种使用语义网技术的语义对等网络模型,使用语义网技术对查询注释,而不直接对网页资源注释,并根据规则聚类原则抽象结点知识仓库对结点进行聚类.分析了该模型的实现过程.     

自组织聚类的P2P语义路由算法

为解决结构化P2P语义路由过程效率低的问题,通过分析哈希函数,归纳出目的节点、传统语义路由中继节点序列、聚类邻居节点集三者之间的逻辑关联特性,提出一种自组织聚类的P2P语义路由算法,在提高路由效率的同时,保证P2P网络的对等性、自组织性及规模可缩放性。     

语义覆盖网最佳规模的数学分析

现在大量研究者通过语义覆盖网构建来提高P2P网络资源查询效率,但在语义覆盖网最佳规模大小上缺乏研究。考虑运用数学方法对语义覆盖网络进行数据建模,对路由算法的路由性能指标的求解方法进行研究,并分析语义覆盖网规模与路由性能指标之间的关系。通过模型的分析和求解,得出了社区的最佳规模大小,为语义覆盖网构建与研究提供了有力的支撑。     

SSON：一种基于结构化P2P网络路由的语义覆盖网络结构

本文基于结构化P2P网络路由机制,采用基于主题划分的方法,提出了基于结构化P2P网络路由的语义覆盖网络SSON。SSON通过结构化P2P网络的标识符映射机制,根据资源类别将结点组织成层次化的覆盖网络,该覆盖网络结构确保搜索限制在与查询主题相关的局部结点子集中。该结构充分利用了结构化P2P网络的优点,解决了基于非结构化P2P网络建立的语义覆盖网络的对主题群的搜索低效问题,同时克服了结构化P2P网络仅支持精确匹配查找的缺点,为结构化P2P网络提供了可靠、高效的语义查询机制,极大地提高了查全率。     

基于语义相似度的P2P查询技术研究

以往的非结构化P2P系统采用的是无确定目标的自由搜索协议,它具有搜索效能低,无可扩展性的缺点.针对这些不足.提出一种非结构化对等语义连接网络(简称NSP-SLN),实现一个基于语义相似度的查询路由算法.仿真实验结果表明,语义拓扑能够有效地提高系统的搜索效率.     

SOSC:一种基于自组织语义聚类的P2P查询路由算法

在没有辅助机制的条件下,非结构化P2P网络资源定位技术的效率比较低,很难同时获得较低的查询延迟、少量的定位成本和较高的查询命中率,为此,提出了一种基于自组织语义聚类的P2P查询路由算法SOSC.SOSC算法通过直接用节点共享资源的关键词频率向量表达节点语义,各节点均试图与最相似的节点建立邻居关系,以及以指数衰减方式传递...     

基于语义覆盖网的P2P信息共享系统研究

现有P2P信息共享系统存在仅支持粗粒度、弱语义共享以及系统效率低等局限性,限制了其更大规模、更高层次的应用。基于资源相似节点通过信息聚类聚集在同一主题域,实现节点资源有序组织的思想,提出了一种基于语义覆盖网的P2P信息共享系统,建立由资源层、信息服务中心层、语义覆盖网络层和应用层四个层次组成的系统框架结构,并阐述了系统流程。分析表明,该系统有效优化了网络性能,可扩展性好,可以胜任不同的网络规模。     

类Gnutella网络文本检索研究

提出类Gnutella网络文本检索的方法,借助文本聚类技术构建无结构P2P语义覆盖网,每个节点维护一定数量的短程连接和长程连接邻居节点,使P2P网络具有小世界特性。邻居节点的更新在查询和应答的交互中进行,节点能动态快速地了解网络的拓扑情况。实验结果表明,小世界P2P网络具有较大的聚类系数、较小的特征路径长度和较高的文本检索查全率。     

一种实现高效副本发布与查询的DHT覆盖网

在对等计算应用中,副本复制技术是提升查询命中率、提升查询速度、维护负载均衡的一种有效方法,然而它也提升了在存储空间和流量上的代价.研究如何在结构化的P2P覆盖网中,通过拓扑优化手段减少复制中的冗余流量和冗余副本.首先在网络中选择支配集节点作为超级节点,设计一个层次化的、体现节点邻近度的P2P覆盖网,然后基于多hash函数,开发对应的复制技术以实现低代价的副本查询.该方法能够有效地在网络中分散副本,提升查询命中率,减少冗余消息和所需存储空间.给出了性能指标的理论分析,并通过仿真验证了该方法的优越性.     

基于语义查询的P2P路由模型研究

针对结构化P2P网络路由模型中存在难以有效支持内容定位的问题,提出基于语义查询的P2P路由模型.利用概念向量来描述文档、节点、簇和查询请求;通过节点概念向量间的相似度聚成不同层次的语义簇,并采用基于概念相似度计算进行路由选取和转发的路由策略;利用节点的异构性,让性能好的超级节点承担更多的工作量,并引入服务节点便于快速导航语义簇中的语义类别.实验结果表明,该路由模型能有效提高系统的搜索效率.     

基于语义划分的P2P搜索技术研究

由于目前大多数结构化P2P都采用DHT技术,而DHT算法只能进行精确查找且命中率较低。为了提高查全率,文中提出一种基于语义划分的P2P搜索方法,通过空间向量模型利用资源文档的多个关键字建立文档的语义相似角,在Chord环的基础上增加一个基于语义相似角排列的语义环,首先利用Chord进行精确查找,当精确查找失败时转入语义环进行模糊匹配,从而通过Chord精确查找和语义模糊匹配的融合实现智能搜索,提高查全率。仿真实验表明：本算法实现了高查全率;在小规模稳定网络中能实现效率搜索。     

基于混合P2P网络模型的语义检索方法研究

在语义理解的基础上检索出满足用户需求的信息,是P2P走向更广泛应用的关键技术之一.提出了一种支持语义的混合P2P网络模型M-Chord,采用基于元数据规范模板(MST)的语义描述模型,结合Chord和语义覆盖网的技术特点,对基于MST的语义覆盖网动态生成方法进行了设计,提出了语义扩展路由的概念,并在上述研究的基础上提出了语义检索方法.通过实验分析表明,M-Chord具有较好的扩展性和语义检索性能.     

基于P2P和服务质量的语义Web服务发现

由于Web服务的数量日渐增长,所以快速准确地发现满足用户需求的高质量服务需要基于语义和服务质量的分布式服务发现架构的支持。通过将使用非负实数向量表示的服务描述发布到具有特定服务类型支持的P2P注册结点并配合使用Bloom Filter、本体概念组和预先计算出的匹配信息,能降低系统系统查找满足用户请求的服务的代价。采用对查询结果进行评级和用户将所用服务的质量信息反馈给注册结点的技术能为用户找到更高质量的服务,增加了系统工作的精确性和灵活性。     

基于分布式的语义Web服务发现新模型

为了快速、准确和高效地发现目标服务,提出了一种基于分布式和语义描述的Web服务发现新模型。该模型将领域分类的思想与P2P网络相结合,构造出一种基于P2P的双层拓扑结构,并采用一种层次化的注册管理机制,从而提高了服务发现效率。同时通过使用两阶段搜索算法及二层服务匹配算法对服务进行层层递进查找,使该模型在保证查准率的基础上大大提高了服务发现的查找速度。最后,通过原型系统证明了该模型是合理的和高效的。     

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。     

P2P网具有QoS保障的语义Web服务匹配方法

在P2P网络中,有大量的web服务,如何准确高效的发现零散分布于世界各地的语义Web服务呢？文章从P2P网络的特点出发,分析了现有的一些研究和方法,在扩展UDDI的基础上,结合目前语义Web服务匹配的多层匹配思想,提出了P2P网络中支持QoS的语义Web服务匹配和发现的有效方法。该方法采用一个四层次的匹配筛选算法,对QoS各层的匹配算法进行了深入讨论,并以相似函数来度量服务提供方与服务请求方的Web服务相似程度。     

语义覆盖对等信息共享系统的研究

为了在对等数据管理中实现基于语义匹配的知识检索，文章通过分离对等基础层和语义支持层，提出了一个实现语义覆盖对等信息共享系统的两层框架。该框架兼顾了系统可伸缩性和语义互操作性，井满足普适性原则。测试表明，该两层框架是可行的、有效的，且易于实现。     

一种基于语义P2P的Web服务发现模型

提出了一种基于语义P2P的Web服务发现和选择模型，引入一种新的本体编码方式，根据分类服务注册节点的本体编码对其在P2P网络内进行组织，实现了P2P层内的语义支持发现。本文创新性的在P2P发现方面加入了本体信息，使得Web服务在P2P层内支持语义发现，提出的模型结合了集中式Web服务发现方式和分布式Web服务方式发现的优点，提高了服务发现的准确性和即时性。     

一种双层P2P结构的语义服务发现模型

在开放的Internet环境下,多本体共存是一种必然.同时,集中式的语义服务发现机制是整个面向服务计算的瓶颈,导致系统的可扩展性差.为了支持多本体共存并提高系统的可扩展性,提出一种双层P2P语义服务发现模型.该模型以本体社区为核心,将iVCE(Internet-based virtual computing environment)的核心概念集成到P2P模型中.基于该模型,提出一种分两个阶段、3个步骤的服务发现算法.除了在本体社区内以外,算法还可以实现跨社区的服务发现.在本体社区内,算法首先根据语义相似性选定相应的注册服务器,然后再利用逻辑推理来实施精确的服务匹配.而跨社区的服务发现则按照一定的策略实施.该模型适用于多本体共存的开放环境.实验结果表明,通过合理的参数配置,模型能在查全率和服务发现响应时间之间加以折衷,并取得较好的结果;另外,模型能够在不降低服务查全率的情况下降低注册服务节点的平均负载.     

基于自组织聚类的结构化P2P语义路由改进算法

结构化P2P网络是构建于物理网络拓扑之上的一层Overlay网络,两层之间的唯一联系是Hash散列函数,这种Hash关系使得节点的逻辑ID号与物理位置之间不存在任何联系.从分析Hash散列函数的性质入手,归纳出目的节点、传统(chord)语义路由中继节点序列、聚类邻居节点集三者之间的逻辑关联特性,并将其应用于所提出的基于自组织聚类的语义路由改进算法SCSRAA(self-organizing clustering semantic routing advarced algorithm)中,从而达到提高语义路由效率的研究目的.针对自组织模式下聚类节点仅存在局部视图的特性,详细讨论了聚类算法及节点获取其他节点物理位置信息的各种规则,给出了SCSRAA路由算法详尽的描述及理论分析.仿真实验表明,该算法具有较强的语义路由效率提升能力.