无结构P2P网络搜索方法及其改进

对等(P2P)计算是未来网络中的关键技术,对等网络是实现下一代互联网的重要组成部分。如何高效地搜索P2P网络上的资源是P2P网络实现的最为关键的问题。在讲述对等网络的基本搜索方法的基础上,分析了许多改进的搜索方法,包括基于转发的改进方法、基于缓存的改进方法和基于覆盖网拓扑优化的改进方法。     

基于特殊数列的懒洪泛P2P搜索技术

非结构P2P网络中的搜索方法大都是直接地或者间接地对洪泛技术做了改进.全光网络中有三种懒洪泛技术,分别是门槛洪泛、指数洪泛和斐波那契洪泛.但是这三种技术是针对网络状态更新信息的分发,而不是资源搜索.把这一思想引入到P2P领域,提出了无结构P2P网络中基于特殊数列的懒洪泛搜索技术,方法是对资源的流行度进行分析以实现选择性的洪泛.不是将所有查询发给所有的邻居,而是只有资源的流行度到达一定值时才洪泛.这种技术大大提高了搜索的性能.仿真结果显示这种方法在搜索成功率、开销和延迟方面都有了较大的改进.     

P2P网络资源搜索方法研究

对等计算（P2P Computing）是下一代网络中的关键技术之一。如何高效地搜索P2P网络上的资源是P2P网络设计中最为关键的问题。文章介绍了P2P网络的特点及分类，在分析P2P网络的基本搜索方法的基础上，对各类搜索方法进行了分析和研究。     

P2P网络搜索技术的研究

分布式存储系统以其分布式控制、自组织性和普遍的适应性而受到越来越多的关注。搜索是所有存储系统的重要组成部分,而对终端用户的反应时间是衡量一个搜索引擎优良的重要指标。讨论了目前几种流行的P2P网络搜索技术及特点,并比较其优劣,然后对基于分布式哈希表的搜索技术的几种改进方法进行了分析。     

考虑搜索行为与节点内容的P2P搜索方法①

针对基于兴趣驱动的P2P搜索方法在挖掘节点兴趣和扩展搜索兴趣的上下文语义等方面不足,改进Social-P2P算法,给出考虑搜索行为和节点内容的P2P搜索方法。引入概念格理论,根据节点内容和用户搜索行为建立朋友列表,以朋友列表为形式背景构造概念格,建立兴趣域。搜索消息在概念格内查询,缩短搜索路径和减少搜索消息,概念偏序关系扩展查询消息的上下文语义,增强搜索精确度。实验验证该方法比Social-P2P搜索方法和泛洪搜索方法具有更好的召回率和精确率。     

P2P网络搜索方法剖析

介绍了P2P的概念和特点,分析了P2P搜索与传统搜索的不同之处,并从结构角度出发剖析和比较了P2P四种不同的搜索技术,给出了它们的优缺点。     

反馈机制在P2P网络资源搜索中的应用研究

资源搜索是P2P网络的关键问题。目前P2P网络资源搜索中对反馈机制的应用研究较少,这样每次搜索对成功历史没有充分利用,搜索效率较低。该文针对此问题提出了基于改进的Rumormongering协议的资源发布算法BDFB(BidirectionFeedback),并将其应用到P2P网络资源搜索的反馈机制研究中,充分利用成功历史,提高资源在网络中的知名度,从而提高P2P网络中资源搜索效率。     

分布非结构化P2P网络资源定位研究

P2P系统是一个分布式系统,其中的资源如何进行定位是一个重要的问题。通过对分布非结构化P2P系统的搜索机制以及现有的改进方法的研究,给出了一种基于语义路由改进算法,并对此算法进行了模拟仿真。     

?无结构P2P网络中的混合式搜索方法

针对轻洪泛冗余查询消息数多、对稀有资源搜索延迟大的问题,提出一种结合无结构P2P搜索技术和双向Chord环的混合式搜索方法。该方法利用节点的异构性,在k-walker随机走的基础上,根据邻居节点的查询能力,对查询请求的转发方式进行改进,在双向Chord环中对无结构P2P未搜索到的资源进行结构化P2P搜索。仿真结果证明,与轻洪泛相比,混合式搜索方法的冗余查询消息数较少,对稀有资源的搜索延迟较小。     

结构化纯分布式P2P网络复杂搜索算法研究

随着P2P技术的快速发展,结构化P2P网络的复杂搜索问题已是制约结构化P2P网络技术得到成功应用的最重要因素之一。为此,本文首先分析了结构化P2P网络的复杂搜索问题的产生原因和背景,对当前主要的基于结构化P2P网络的复杂搜索算法进行了较为全面的分析和评价。     

基于DHT的分布式P2P网络搜索模型

P2P搜索技术是当前P2P网络的研究热点和难题。现有的算法主要有中心服务器式的搜索算法和分布式的搜索算法等,但中央搜索服务器很容易就成为系统性能的瓶颈,分布式的搜索算法查找按照简单洪泛的方式进行会造成巨大的带宽和资源浪费。本文在Chord算法和SHA算法的基础上,设计了基于DHT的分布式快速精确搜索P2P网络搜索模型,并讨论了该P2P网络的建立过程并分析了该模型的优缺点。     

基于DHT的分布式P2P网络搜索模型

P2P搜索技术是当前P2P网络的研究热点和难题。现有的算法主要有中一心服务器式的搜索算法和分布式的搜索算法等,但中央搜索服务器很容易就成为系统性能的瓶颈,分布式的搜索算法查找按照简单洪泛的方式进行会造成巨大的带宽和资源浪费。本文在Chord算法和SHA算法的基础上,设计了基于DHT的分布式快速精确搜索P2P网络搜索模型,并讨论了该P2P网络的建立过程并分析了该模型的优缺点。     

基于概率查询算法的P2P仿真平台实现研究

随着P2P网络技术的广泛应用,运用仿真技术来模拟研究P2P网络的运行,已经成为分析研究P2P网络的重要方法。该文实现了一种基于概率查询算法的P2P网络仿真系统。实验表明,运用概率查询算法的仿真系统在查找效率上大大优于传统的洪泛查找方法。     

兴趣和蚁群相结合的非结构化P2P搜索算法

针对传统flooding搜索算法面临的效率低下和网络流量过大等问题,提出了一种改进的基于兴趣和蚁群相结合的资源搜索算法（IASA）。该算法将TTL机制加以改进,并将兴趣相似度引入到蚁群算法的路径概率选择中,同时结合信息素的多样性和正反馈机制,积累历史搜索经验,获得路由指引信息,从而有效地指导查询请求消息的转发,将请求消息尽量发往资源可能存在的节点上。仿真实验表明：该算法能有效地指导资源搜索的方向,提高查询命中率,减少冗余消息包,其整体搜索效果较好。     

RAP2P：一种基于资源广告的非结构化P2P系统

研究了非结构化P2P系统的数据管理和相应的资源查询算法。提出了基于资源广告的非结构化P2P系统，即RAP2P。设计了一种类似谣言传播机制的资源信息广告算法AdGossip来传播共享资源广告，并且通过共享资源广告缓存限制机制来保证局部区域缓存空间对共享资源节点的最大覆盖率。分析和模拟结果表明，在获得100％查询命中率的条件下，RAP2P的资源定位消息开销约为泛洪查询的25％，查询的时延为泛洪查询的30%~50%，并且远远低于k-random walks。     

一种基于信任模型的P2P快速搜索算法—SAT*

针对如何高效准确地从海量的网络信息中搜索到所需的资源,分析了现有搜索算法的优缺点,结合P2P网络中的信任机制对源节点请求算法和中继节点的转发、响应算法进行改进,提出SAT搜索算法来提高搜索的成功率,并采取了高速共享资源缓存机制和无重复转发机制减缓搜索的时延。仿真实验表明,与Random-walk算法相比,SAT算法具有更高的搜索成功率和更短的搜索时延。     

面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.     

An effective simulation method for search strategy in unstructured P2P network

Modeling and Simulation Techniques focus on simulation modeling and analysis challenges to develop principles or gain in existing networking technologies, including simulation methodology or application in unstructured P2P network. In this paper, we focus on the simulation in the random unstructured P2P network.The correlation between topology and search algorithm is less paid attention to in unstructured P2P network, current techniques used in existing unstructured P2P system are often very inefficient because of the existence of large number of redundant messages. In this paper, we analyze the reason of engendering redundant data packet and focus on designing better search algorithm to adapt to the current network rather than to design the universal algorithm to adapt to a variety of network. Analyzing the characteristics that the flooding algorithm showing in different search stages in different network, we put forward the segment search algorithm. Furthermore, we present an effective simulation method in the random unstructured P2P network. Through simulation analysis, we find that our algorithm is better than the original flooding algorithm. In addition, we design our algorithm to be simple as a module, which can be easily applied to existing unstructured P2P systems for immediate impact.     

基于幂律分布和小世界特性的无结构P2P网络中搜索方法研究

目前无结构P2P系统得到了大量的应用,但其常用的基于简单flooding机制的信息资源搜索方法造成了严重的通信消耗.基于P2P网络的幂律分布和小世界特性,通过对复杂网络幂律特性产生机制的分析并借鉴人际传播中谣言传播机制,提出了一种结合择优连接机制和谣言传播中兴趣衰减机制的信息资源搜索方法.其中择优连接是导致复杂网络幂律特性产生的机制之一,而谣言传播中的兴趣衰减机制适合于聚合网络中的信息传播.分析和仿真结果表明,提出的搜索方法可以有效地减少无结构P2P网络中信息搜索的通信开销.