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针对Internet环境中采用基于坐标的方法预测网络节点间的距离问题,提出了一种基于分簇的自适应网络坐标计算方法CACC.首先,提出了E-Binning分簇算法,并在此基础上通过比较不同的地标选择策略,CACC采用了最优的分布式地标策略Hybrid;其次,提出了自适应坐标更新算法ACU以提高坐标计算的收敛速度和精确度;最后,采用相对误差和SRRL度量方法,通过与经典的网络坐标计算方法GNP和Vivaldi对比验证了方法的精确性.实验结果表明,CACC是一种可扩展性强、收敛性好、预测精度高的面向实际应用的网络距离预测方法.  相似文献   
2.
网络距离预测技术研究   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
王意洁  李小勇 《软件学报》2009,20(6):1574-1590
P2P网络中节点间的距离信息是实现拓扑感知以优化覆盖网应用以及解决网络监管等问题的基础. P2P网络的大规模、自组织、高度动态等复杂特征使得要准确、完全地测量节点间的距离信息面临着极大的困难.因此,研究者们提出各种预测技术,目前对网络距离预测技术的研究已成为P2P领域的研究热点.首先,提出了一个网络距离预测技术的研究框架,指出了研究的重点以及相关技术问题,分析了研究历史;其次,对各种预测方法加以分类,在分类的基础上,介绍了各种典型的预测方法并进行了对比分析;最后总结了各种精确性度量标准,并指出了未来的研究  相似文献   
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