一种支持多维资源描述的高效P2P路由算法

在分析现有P2P(peer to peer)路由算法的基础上,提出了一种基于二阶矩定位、支持多维资源数据描述的高效资源路由算法--FAN(flabellate addressable network)路由算法.FAN算法将节点映射到统一的多维笛卡尔空间,并以节点相对空间原点的二阶矩作为子空间管理和资源搜索的依据.FAN路由算法具有O(log(N/k))的高路由效率,在节点加入和退出FAN网络时,更新路由信息的代价为O(klog(N/k)).实验结果表明,FAN路由算法具有路由效率高、维护代价小的优点,是一种P2P环境中支持多维资源数据描述的高效结构化资源路由算法.而且,目前部分基于CAN(content-addressable network)网络的改进算法也可以在FAN网络中适用,并获得更好的路由效率和更低的维护代价.     

移动P2P网络基于博弈论方法的协作激励机制

在移动P2P网络中,部分自私的移动节点只是大量地消耗已有网络资源而不提供自己的资源。考虑到移动P2P网络的资源有限性以及部分节点具有自私行为的特点,提出了一种基于博弈论的协作激励机制。该机制根据移动节点的不同贡献大小来提供不同网络服务质量,最大限度地鼓励了每个移动节点参与协作和共享。同时,详细描述和分析了协作激励机制中的网络资源分配策略,并且证明了该协作激励机制的博弈存在一个稳定的纳什（Nash）均衡。通过仿真实验发现,该激励机制有效地激发了移动节点间的协作,优化了整个网络的性能。同现有的协作激励策略相比,提高了数据包转发率等。     

基于DHT的层次式P2P资源定位模型

P2P系统的一个核心问题是如何高效定位所需资源。该文提出了一种基于DHT(distributedhashtable)的层次式资源定位模型,将层次式引入结构化P2P系统。模型将节点组织成一个多层网络,每层可以包含多个DHT子网。该模型有助于解决P2P网络的可扩展性和可管理性问题。模拟测试表明,模型在路径长度和访问延迟方面的性能优于原DHT。     

基于Super Peer的P2P e-Learning模型

在分析各种P2P网络特点的基础上,提出了分布式环境中基于超节点的P2P e-Learning模型。对特定peer组中超节点的加入和超节点的服务进行了具体描述。针对e-Learning的特性,给出了模型中的数据抽象和本体描述,并对该P2P网络模型在文件传输方面的性能做了分析。     

基于P2P-IPTV机顶盒算法的研究

能否解决好带宽是影响IPTV技术发展的一个核心的问题.提出了一种基于DHT的P2P(peer to peer)网络和SmallWorld网络相结合的P2P-IPTV体系结构.讨论了如何将P2P技术中的DHT算法和基于SmallWorld理论的非结构化搜索算法相结合的一种搜索算法.理论分析表明,在网络中应用层链路的平均延时和链接遍历平均数可以得到明显的降低.     

P2P文件共享系统中面向协商的激励机制

借鉴经济活动中的协商机制提出一种面向协商的P2 P激励机制。文件供求节点通过订立协议对双方的行为进行制约,新节点和信誉度较低的节点也可以通过订立协议参与文件交易,达到提高节点的文件交易成功率的目的。仿真结果表明,该机制有效抑制了搭便车行为,明显提高了网络文件资源的利用率。     

一种新颖的市场机制的P2P文件共享系统的激励模型

在P2P文件共享系统中引入激励机制可提高节点共享资源的积极性,从而提高系统的服务能力.由于现有的激励机制存在单点故障,服务效率低下,难以应用等问题,这里提出一种利用市场机制来改善网络可用性的方法,即利用经济学中的价格理论与借贷理论建立一种基于市场机制的激励模型(Dynamic price-based incentive model,DPIM),并给出在分布式网络环境中具体协议的实现.最后,通过计算机仿真,实现了基于市场激励机制和其它激励机制的P2P文件共享系统.结果表明该激励机制充分体现了公平原则,提高了系统的效率和服务质量.     

一种P2P网络的重复博弈激励机制

P2P网络中节点的自私行为极大地降低了系统的可用性,相应解决方案是建立有效的激励机制。在借鉴博弈理论的基础上,并结合P2P网络的特点,提出了一种基于重复博弈的激励机制,构建了该模型的有限状态自动机。该模型通过引入对自私节点的惩罚机制,同时制定相关的行为规则,来激励理性节点为使其自身收益最大化而向整个网络贡献资源。仿真结果与分析表明该模型能有效地惩罚自私节点,威慑其放弃自私行为。     

TBSN:一种基于分类层次的P2P网络

构建语义覆盖网络是支持基于语义的搜索、提高P2P网络查找性能和可扩展性的重要手段.现有的基于分类层次的P2P语义覆盖网络并不能充分利用分类层次所包含的语义信息,为此提出了一种基于分类层次的P2P网络(TBSN),该网络充分考虑遵循某种分类层次的数据源的特点,能够利用分类层次所包含的语义信息,动态地将peer节点聚簇成不同的语义簇,语义簇之间根据语义关系建立相应的语义路由,从而形成了一种基于语义的P2P网络.每个语义簇由一个super-peer节点和多个peer节点组成,仅负责回答其语义子空间上的查询.查询根据语义首先被路由到可能有结果的语义簇中,然后转发给相关的peer节点,从而减少查询所涉及的节点和消息的数量,提高了网络的性能.实验表明,TBSN网络在查找性能和开销之间取得了良好的平衡,同时较好地保持了语义簇之间的负载平衡和簇中数据之间的语义关系.     

基于DHT的P2P覆盖网络的研究

针对P2P覆盖网络具有易于构建、管理灵活、可扩展性强等特点,该文定义一种支持分组的Cayley图的网络模型CayNET,阐述一个DHT协议——CayNET DHT和其拓扑结构,分析节点的动态加入和退出过程。实验证明了该协议的有效性。     

基于动态拓扑构造的信誉激励机制

为了提高对等（P2P）文件共享系统的交易成功率,鼓励节点积极贡献自身资源,增加网络资源,促进网络良性持续发展,建立一种基于动态拓扑构造的激励机制。该激励机制可对网络节点行为进行有效激励,通过拓扑优化来促进网络公平和发展,保证了P2P共享文件系统的良性运行,提高了网络的性能。通过模拟仿真实验和分析表明,提出的基于节点可信度的信誉激励机制具有正确性、有效性等特点,与现有的信任模型相比,在安全性和简约性等也有较大改进,达到了预期的设计目标。     

面向异构DHT存储的数据与位置解耦算法

分布式哈希表(distributed hash table, DHT)由于其高效的数据寻址方式而被广泛应用于分布式存储.传统DHT必须将数据存放在指定节点中才能实现高效的数据分布式寻址,极大地限制了DHT技术的应用范围.例如,在异构存储网络中,节点的存储空间、带宽、稳定性等均有较大差异,结合数据特征和节点性能差异选择合适的数据存放节点可以很大程度上提高数据的访问效率,而传统DHT数据和存储位置紧耦合的特征导致其难以应用于异构的存储网络中.针对此问题,提出了vRoute算法以实现DHT中数据标识与其存储位置的解耦.通过构建基于Bloom Filter的分布式数据索引, vRoute算法可以在不降低数据寻址效率的基础上允许数据存储在网络中的任意节点.通过扩展Kademlia算法实现了vRoute,并从理论上证明了vRoute算法的有有效性.最后,模拟实验表明vRoute以较低的存储、网络开销实现了和传统的DHT算法接近的数据寻址效率.     

大规模DVE场景对等传输机制研究新进展

目的 目前互联网上构建的虚拟世界规模越来越大,但在现实网络带宽有限的情况下,实时传输海量复杂虚拟场景一直都是难以解决的“瓶颈问题”,针对该极具挑战性的问题进行了综述性研究。方法 首先对大规模3维虚拟场景传输的主要技术进行了概述,然后分别对其中的关键技术如大规模虚拟场景的轻量化与流式化技术、P2P-Cloud(Peer to Peer-Cloud)网络架构、资源发现/邻居发现策略、不同网络架构的虚拟场景数据分发策略和移动网络场景传输等进行了详细综述。结果 阐明了虚拟场景传输主要技术之间的关系,并通过对已有经典成果的对比,分析了它们的优缺点及需要解决的关键问题。结论 分别从虚拟场景传输的场景预处理、基于云的混合网络架构和移动网络中的场景传输这3个发展方向做了前瞻性的展望。     

P2P网络激励兼容的声誉评价及服务分配

由自私节点组成的P2P网络常常采用基于声誉的机制激励节点间的合作。当前已经提出了一类基于声誉的方案,但其中大部分方案都忽视了方案的分布式实现中惩罚的激励兼容性问题。在社会学或生态学领域,该问题常被称为二阶搭便车问题:拒绝低声誉节点的服务请求会降低惩罚者自身的声誉,因此对于自私节点而言,这种惩罚并不总是有利的选择。以P2P文件共享为例对该问题进行了分析,提出了一种连续型二阶声誉评价模型及两种服务分配规则,即概率分配规则和比例分配规则,实验表明只有概率分配规则是激励兼容的。     

利用非确定性DHT解决覆盖网络的非传递连通问题

为了解决网络中广泛存在的非传递连通（NTC）问题,提出了一种利用非确定分布式哈希表（DHT）解决覆盖网络的NTC问题的方法,通过解除底层节点ID与逻辑空间位置的对应关系,避免了NTC节点对网络结构的影响,同时利用重定向路由机制实现网络的消息路由。仿真结果表明,非确定DHT能够有效地解决覆盖网络的NTC问题。     

P2P超级点网络可靠性及动态自恢复机制的研究

基于DHT的P2P算法能够提供更有效的路由性能，因此具有良好的应用前景。但是P2P网络较强的波动性及引起的DHT迁移，造成维护路由信息需要很大的网络开销。本文提出了一种可靠节点选择和一种动态自恢复机制增强网络的稳定，抑制迁移现象，减少了网络流量，保证了DHT算法的有效性。     

语义对等网构造及搜索机制研究

对等网文件共享系统能否成功极大地取决于搜索机制的多样性和扩展性。当前支持分布式Hash表(DHT)功能的结构化系统(如CAN)易扩展但不能有效地支持部分匹配的查询，而基于扩散的非结构化系统(如Gnutella)支持多样化查询但不易扩展。提出了一种新的对等网体系结构。基于CAN构造的pGroup介于结构化和非结构化之间：结点根据内容的类别自组织在一起，具有相同类别的结点相互关联构成语义对等网(semantic peer-to-peer networks，SPNs)。针对不同的查询行为，提出了相应的搜索算法。实验表明，pGroup比Gnutella的扩展性好，搜索效率高。     

一种基于互惠能力的P2P网络拓扑优化算法

高效的拓扑优化算法是非结构化对等网络的研究热点之一。针对现有对等网络拓扑优化算法大多基于理想的网络环境、缺乏对节点自身能力和外部环境的综合考虑的不足,给出了一种基于互惠能力的对等网络拓扑优化算法。它从节点自身能力和外部环境因素两个方面来计算节点的互惠能力,在此基础上对非结构化对等网络的拓扑结构进行优化。分析与实验结果表明,该拓扑优化算法能将互惠能力低的节点排挤到网络边缘,降低其对网络整体性能的影响,并能有效地提高对等网络的资源搜索效率。     

内容寻址网络性能优化策略

内容寻址网络（Content Addressable Network：CAN）是结构化P2P的一种实现方案，它使用分布式哈希表（DHT）实现了文件信息和它的存储位置的映射．它的结构简单，节点的邻居数目固定且不随网络规模的变化而改变，具有良好的可扩展性．但是对于大规模应用，它存在着寻路时跳数过多，逻辑网络和物理网络不匹配的问题．本文首先介绍内容寻址网络的基本原理，然后提出一种层次化的CAN模型，在减少平均寻路跳数的同时使物理网络与逻辑网络更好地匹配，减少寻路时延．最后通过仿真的方法证明改进方法的有效性．     

一种P2P文件共享系统中的激励机制*

提出了一种用于文件共享系统的激励机制,将节点享受服务的能力和提供服务的能力进行区分,贡献节点享有更高的服务优先级,而搭便车节点受到惩罚。仿真实验表明,该激励机制充分体现了公平性原则,同时大大提高了下载成功率。