基于语义网和小世界理论的对等网搜索机制

针对目前超结点网络研究中的不足,该文基于语义网和小世界理论提出了一种对等网搜索模型——SemanticP2P。模型中结点依据小世界理论在物理上形成自然的区域自治系统(AAS),各AAS依据幂规律选取各域内的超结点,超结点再根据语义关系形成多个超结点语义网(SSN),从而形成一个层次化的超结点叠加网络模型,并对其中结点的组织、SSN的构造、搜索机制等进行了阐述,最后通过实验的验证,证明了模型的合理性与有效性。     

一种新的常数度数的超节点拓扑结构构造

超节点网络采用两层结构组织超节点和普通节点,有利于提高网络性能和搜索效率.而起节点拓扑结构及其动态维护机制和搜索路由机制,对网络性能和搜索效率具有重要影响.针对已有超节点拓扑结构存在动态维护复杂或查询产生信息多的问题,提出一种新颖的k-Petersen拓扑结构,并利用该结构,建立一种超节点网络KPSPN,给出了KPSPN的路由和动态维护机制.它具有常数度数和固定邻接点特性,不但支持模糊查询,而且解决了结构化超节点拓扑对动态性支持差的问题.模拟结果表明:KPSPN减少了查询所带来的带宽消耗,具有更小的拓扑构造和失效修复成本.     

对等网中一种具有激励效用的超节点选取机制

针对当前对等网中超节点的选择大都根据节点物理性能而没有考虑free-riding现象,综合考虑节点的物理性能、自愿性与对节点的未来预期,提出一种具有激励效用的超节点选取机制SSMI,SSMI中选取节点整体效用值最大的节点作为超节点,超节点同时承担一定的监察作用以威慑Free-riding节点.仿真实验表明,SSMI较之按节点能力选择的方法使P2P系统性能明显提高,能保证在较小的网络开销下,达到激励节点主动参与贡献资源的目的,提高了文件共享数量与查询成功率,减少了资源的定位开销.同时保障了超节点叠加网络的稳定性,具有较好的系统鲁棒性.     

一种超节点P2P网络中基于语义的协同缓存管理机制

超节点P2P（Super-peerP2P）结合了P2P结构和C／S结构的优点,是当前应用最广的一类P2P系统。在超节点P2P网络中,文件访问是最基本的操作,往往使用缓存技术来提高其操作效率。目前大多数超节点P2P网络使用传统的“尽力而为”的缓存机制,该机制没有区分超节点网络中不同节点对资源的需求及关注程度不同,导致偶尔访问的对象替换经常访问的对象。针对“尽力而为”缓存机制的不足,本文提出一种基于语义信息的协同缓存管理机制SCOCM（Semantic-based Cooperative Cache Management mechanism for super-peer net works）,应用已经请求对象的语义信息主动地选择对象放置缓存,以兴趣度的远近驱逐缓存内的对象,减少缓存对象的替换,使得每个缓存中缓存的对象之间尽可能地保持语义联系。实验结果表明,基于语义信息的协同缓存管理机制与LRU相比可大大降低缓存的替换率,提高缓存的存取效率,命中率也较高。     

Semantic routing of search queries in P2P networks

Peer-to-peer (P2P) networks are beginning to form the infrastructure of future applications. Heavy network traffic limits the scalability of P2P networks. Indexing is a method to reduce this traffic. But indexes tend to become large with the growth of the network. Also, limiting the size of these indexes causes loss of indexing information. In this paper we introduce a novel ontology based index (OI) which limits the size of the indexes without sacrificing indexing information. We show that the method can be employed by many P2P networks. The OI sits on top of routing and maintenance modules of a P2P network and enhances it. The OI prunes branches of search trees which have no chance to proceed to a response. Also the OI guarantees that an enhanced routing algorithm and its basic version have the same result set for a given search query. This means that the OI reduces traffic without reducing quality of service. To measure the performance of the OI we apply it on Chord (DHT based) and HyperCup (non-DHT based) P2P networks and show that it reduces the networks’ traffic significantly.     

基于分层象限空间的P2P超级节点拓扑构造

现有的P2P超级节点拓扑分为非结构化超级节点拓扑和结构化超级节点拓扑,前者支持模糊查询,鲁棒性好,但路由效率低,查询结果具有不确定性,后者支持数据定位,路由效率高,负载均衡性好,但不支持模糊查询,也不适应高度动态环境.文中将两种超级节点拓扑结构的优点结合起来,提出一种基于分层象限空间的新型超级节点拓扑Quad.它在路由方面同时支持数据定位和模糊查询,并解决了结构化超级节点拓扑对动态性支持差的问题.分析和模拟结果表明:和现有的超级节点拓扑相比,Quad数据定位在常数度数下达到O(logN)定位性能,并在路由效率和路由状态数上获得更好的权衡.在动态环境中,Quad能更有效地处理超级节点失效;在性能上,它具有更少的拓扑构建和失效修复成本并具有良好的负载均衡性.     

A super-peer model for resource discovery services in large-scale Grids

As deployed Grids increase from tens to thousands of nodes, peer-to-peer (P2P) techniques and protocols can be used to implement scalable services and applications. The super-peer model is a novel approach that helps the convergence of P2P models and Grid environments and can be used to deploy a P2P information service in Grids. A super-peer serves a single physical organization in a Grid, and manages metadata associated to the resources provided by the nodes of that organization. Super-peers connect to each other to form a peer network at a higher level. This paper examines how the super-peer model can handle membership management and resource discovery services in a multi-organizational Grid. A simulation analysis evaluates the performance of a resource discovery protocol; simulation results can be used to tune protocol parameters in order to increase search efficiency.     

A self-similar super-peer overlay construction scheme for super large-scale P2P applications

Unstructured peer-to-peer (P2P) overlay networks with two-layer hierarchy, comprising an upper layer of super-peers and an underlying layer of ordinary peers, are used to improve the performance of large-scale P2P applications like content distribution and storage. In order to deal with continuous growth of participating peers, a scalable and efficient super-peer overlay topology is essential. However, there is relatively little research conducted on constructing such super-peer overlay topology. In the existed solutions, the number of connections required to be maintained by a super-peer is in direct proportion to the total number of super-peers. For super large-scale P2P applications, i.e. the number of participating peer is over 1,000,000, these solutions are not scalable and impractical. Therefore, in this paper, we propose a scalable hierarchical unstructured P2P system in which a self-similar square network graph (SSNG) is proposed to construct and maintain the super-peer overlay topology adaptively. The SSNG topology is a constant-degree topology in which each node maintains a constant number of neighbor nodes. Moreover, a simple and efficient message forwarding algorithm is presented to ensure each super-peer to receive just one flooding message. The analytical results showed that the proposed SSNG-based overlay is more scalable and efficient than the perfect difference graph (PDG)-based overlay proposed in the literature.     

An adaptive super-peer selection algorithm considering peers capacity utilizing asynchronous dynamic cellular learning automata

Super-peer networks refer to a class of peer-to-peer networks in which some peers called super-peers are in charge of managing the network. A group of super-peer selection algorithms use the capacity of the peers for the purpose of super-peer selection where the capacity of a peer is defined as a general concept that can be calculated by some properties, such as bandwidth and computational capabilities of that peer. One of the drawbacks of these algorithms is that they do not take into consideration the dynamic nature of peer-to-peer networks in the process of selecting super-peers. In this paper, an adaptive super-peer selection algorithm considering peers capacity based on an asynchronous dynamic cellular learning automaton has been proposed. The proposed cellular learning automaton uses the model of fungal growth as it happens in nature to adjust the attributes of the cells of the cellular learning automaton in order to take into consideration the dynamicity that exists in peer-to-peer networks in the process of super-peers selection. Several computer simulations have been conducted to compare the performance of the proposed super-peer selection algorithm with the performance of existing algorithms with respect to the number of super-peers, and capacity utilization. Simulation results have shown the superiority of the proposed super-peer selection algorithm over the existing algorithms.     

基于行为特征的超级节点节流算法研究

针对P2P网络中超级节点失效时带来的资源流失、网络拓扑结构变化和重新选举网络开销增加等问题,提出了一种基于用户行为特征统计的超级节点禅让算法。根据节点的失效统计特征预估失效时间,预先指定继任超级节点。仿真实验对比结果表明,该算法可以有效降低超级节点失效时带来的网络波动,降低网络流量消耗。     

一种基于聚集超级节点的P2P网络信任模型

针对对等网(Peer-to-Peer,P2P)中节点之间由于兴趣爱好差异大、相互发生重复交易的可能性较小从而难以有效建立信任关系的现状,文中提出一种新的基于超级节点的P2P网络信任模型.该模型中节点以兴趣相似而聚簇,节点之间信任关系被划分为3种类型并被给予了各自的解决方案.同时,对于推荐信任信息中存在的虚假的、误导性的和不公正反馈的问题,文中还提出基于节点相似性的反馈信息过滤算法予以有效解决.最后的仿真实验结果表明,该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的强壮性,同时在资源查询时具有较低的查询开销和失败率.     

对等网络中平均最短路径长度的分析

对等网络理论上可以将它看成一个大的无向图，图中的顶点表示网络中的每个计算节点，图的边则表示计算节点之间的连接．P2P网络，类似于其他的复杂网络（如Internet、web和社会关系网络），这类网络中的节点的度的概率分布呈现出Power-law的分布特性．传统上对这些网络建模时采用的是随机图模型，然而随机图网络与Power-law（网络的一个表质区别是在随机图网络中节点度的概率分布呈现泊松分布，这种节点度的分布差异将导致对网络的建模分析不能反映实际网络的真实特性．通信网络（如Internet和P2P网络）中任意两点间的最短路径长度是衡量这种网络的一个重要特征量，它直接关系到诸如路由、搜索等相关算法的设计与实现，本文基于Power-law网络模型对P2P网络的最短路径长度进行理论建模与分析，并通过对实际网络的测量来验证理论分析结果的正确性．     

基于DHT的连续查询的设计与实现

DHT(分布式哈希表,Distributed Hashing Table)具有良好的可靠性和稳定性,Chord一种是基于DHT的典型路由管理策略,提供具有可扩展性和高效的服务。查询是P2P数据管理技术的一个重要研究内容,连续查询(continuous queues,简称CQ)用来监视数据流的变化,能够将被动的网络结构变成主动的网络结构,在信息监视等领域有广泛的应用前景。如何在P2P网络结构中开展有效的连续查询,实现高效的数据管理,是一个具有挑战性的问题。设计和分析一种经过改进的基于DHT的连续查询,采用super-peer管理查询,利用Chord组织节点和查询,备份节点能保证查询不丢失,负载平衡策略能很好保持系统的稳定性。     

模式异构P2P网络中支持复杂查询的策略

结构化P2P重叠网络不能高效支持模式异构环境下的复杂查询,这限制了它在基于模式的P2P系统中的应用,使其在可扩展性和路由性能等方面的优势得不到充分利用.通过用关键字作为模式元素的索引键和垂直分区关系元组,设计了用结构化重叠网络索引模式和数据的方法,提出了在这两级索引上支持复杂查询处理的算法.定性分析和比较表明该方法较现有成果更接近P2P数据管理的理想目标.     

一种高效的超节点网络容错机制

超节点网络采用超节点作为普通节点服务器,负责管理和查询处理的机制,提高了搜索效率。但是,如果超节点失效,将会严重影响网络的稳定性和查询效率。提出一种高效的容错机制。首先,改进了无向双环结构,提出k-无向双环拓扑结构,并利用此技术,构建了超节点层拓扑结构,使网络具有高容错特性;同时在此基础上,给出了超节点选择和超节点负载均衡的方法,降低了超节点因负载过重而失效的可能性,另外,给出了超节点失效恢复算法和容错路由算法,解决了超节点失效后的恢复和路由问题。实验结果显示,该网络具有易维护、高容错的特点。     

基于分层象限空间的P2P超级节点查找技术

在目前的非结构化超级节点查找中,采用简单的泛洪或随机游走消息传递方式,效率不高,同时系统没有将非结构模糊查询和结构化数据定位方式有效地结合。提出一种基于分层象限空间的新型超级节点结构Quad,并在Quad上实现了两种非结构化超级节点查找方法:一是回溯扩展查找方法,该方法将泛洪和随机游走方式进行折衷,兼顾了网络流量和查询长度;二是利用Bloom Filter技术对回溯扩展查找进行改进。此外,Quad同时支持结构化数据定位。模拟结果表明,Quad查找在查询成功率、查找成本方面优于现有的超级节点查找方法。Bloom Filter能有效提高Quad查询效率并降低查找长度,同时Quad具有高效的定位性能。     

基于移动Agent的元数据自动抽取研究

语义Web是在分布式环境下构建复杂系统的一种新兴技术。在分析语义Web与移动Agent的基础上,提出了基于移动Agent的元数据自动抽取系统模型。该系统由三个层次构成网络信息层、移动Agent平台和元数据提取及管理模块,语义Web为解决元数据信息处理提供了一个基本的技术框架,其中核心层为XML,RDF,Ontology。最后,给出了改进的粒群优化算法作为移动Agent路由判定算法,为下一步研究开发比较成熟的软件产品奠定了良好的基础。     

多无线传感器网络互联技术研究

针对现有基于P2P的无线传感器网络互联技术存在的不足,提出了一种基于P2P的三层无线传感器网络互联技术。该技术采用P2P技术实现多无线传感器网络互联系统所需的伸缩性、鲁棒性、容错能力和自组织性;通过在系统中引入超级端,提高了传感数据的复用率,降低了通信复杂度,减少进出传感器网络的消息量,使得无线传感器网络的生命周期得以延长。