P2P网络中应用移动Agent进行资源搜索的研究

P2P网络中的搜索是P2P应用领域中最为广泛的。在研究现有P2P搜索发现机制的基础上,提出了在P2P网络中建立区域结构,并引入移动Agent技术来执行资源搜索的任务,从而实现搜索的灵活性、全面性和有效性,同时实现了一个文件搜索系统的应用。     

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。     

基于移动Agent的P2P入侵检测系统模型研究

该文先分析了网络结构变化带来的问题和C/S模式的不足。并简述了移动Agent和P2P技术的优点,提出了一种采用移动Agent技术和P2P结构的入侵检测系统的模型。该模型避免了分布式入侵检测系统存在的单点失效问题和传输瓶颈问题,提高了系统的自身安全性。最后指出了模型的优缺点,并提出了下一步的工作。     

基于P2P的网格资源搜索技术研究

在网格搜索技术中,P2P模式有C／S模式无可比拟的优势。文中提出了一种基于P2P技术的网格资源搜索模型,并阐述了一种资源动态搜索机制。     

基于Agent的P2P公共资源体系结构研究

通过对现有的功能性P2P服务的分析,指出现有各个功能性P2P服务不能共享公共的P2P体系资源,为此,基于Agent的理论和方法,提出并设计了一个可以使各个功能性P2P服务共享P2P公共资源的体系结构。基于该公共资源体系结构,不仅可以使各个功能性的P2P服务在公共的框架下运行,同时也可以简化各个功能性P2P服务的设计。     

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。     

基于移动Agent的P2P资源发现模型PIMA

基于移动代理的P2P资源搜索方法是P2P搜索研究中较为新颖的方法.提出一种新的基于移动代理的P2P模型PIMA.并在此模型基础上提出相应的资源搜索算法.该模型集成节点集群技术和蚂蚁优化算法.以在Agent迁移中实现进一步的性能提高.     

移动P2P网络位置信息辅助的先应式搜索机制

给出一种移动P2P 网络中的自适应搜索机制。该机制依据节点命中查询的历史信息动态地计算相应的节点存储文件流行程度,并根据文件流行程度先应地发布文件元数据信息,利用返回最多的响应节点或者流行节点的位置信息作为查询转发的指导以减少查询消息。实验结果表明,该机制具有较高搜索成功率和较短的响应时间,能够提高搜索性能。     

融合蚁群算法和路由侦听的移动P2P搜索

提出融合蚁群算法和节约带宽的路由侦听技术的移动P2P搜索算法,它计算响应和节点语义相似度以更新节点路由表的信息素,依据表中的信息素来决定节点查询转发的方向;通过缓存路由经过节点的查询消息,侦听路径节点的响应消息,并据此顺带应答缓存的查询消息.实验结果表明,与其他同类算法相比,本文的移动P2P搜索算法在较低的带宽消耗下获得较高搜索成功率,有效地提高了搜索性能.     

基于P2P之上移动代理的电子商务安全模型

移动代理是近几年兴起的一项重要技术,它将在未来电子商务系统中发挥重要的作用。电子商务涉及计算机研究和应用的许多领域,文章针对其中的商家内部之间货物调配问题,设计了一个大型连锁商场内商品的货单签订模型,并对其面临的安全问题给出了相应的解决方案。     

基于元胞自动机的P2P搜索算法研究

P2P搜索引擎的发展面临着文档分布和节点分布不一致、均衡负载难、健壮性差等技术难题。为了解决上述技术难题,本文充分利用复杂性研究领域中的处于混沌边缘的元胞自动机能够支持一定的人工生命的研究成果,结合P2P技术,首次提出了基于元胞自动机的P2P搜索算法,并通过实验证明了其可行性和优越性。     

基于P2P的移动Agent入侵检测系统

传统入侵检测系统的能力在迅猛发展的互联网面前日显薄弱.探讨了将P2P技术、Mobile-agent技术引入到传统入侵检测系统中,构建一个基于P2P的Mobile-agent入侵检测系统.组成该系统的Agent在网络的各个节点间流动,实时监测网络状况,同时Agent能够互相识别各自的行为并能根据潜在的策略采取适当的反应.该系统与传统系统相比具有灵活性、分布式、智能化等特点,能全面、深入地实现入侵的检测和防御.     

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。     

面向P2P的个性化搜索引擎的探讨

P2P个性化搜索引擎将有效提高查询深度,更进一步提高查全率及查准率。该文在明确搜索引擎意义的基础上,探讨分析了P2P个性化搜索引擎的架构设计及包结构设计,并借助于JAVA工具实现引擎中所涉及的关键功能。     

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。     

基于资源位置与节点反馈的P2P搜索算法

为了提高查询效率,本文提出了一种利用位置对节点分群,通过历史查询的搜索反馈结果动态选择转发与实际位置相邻节点的算法(FP算法).该算法通过计算邻居节点的兴趣相关度,定期调整邻居节点.算法分析和实验结果表明,与泛洪式算法相比本算法在搜索时间上改进约10%～40%,同时很好地控制了总的消息教和重复访问节点的比例,提高了查询效率.     

基于节点兴趣和Q-learning的P2P网络搜索机制

将智能手机设备加入基于非结构化P2P网络的资源共享系统中能够满足人们对资源共享的多样化、便利性、高频性、实时性、高效性等要求,但是该系统网络规模的扩张和网络节点互异性的加大,必将导致系统资源搜索效率的降低、冗余信息的剧增以及网络更加不稳定。为了解决这些问题,文中设计了一种改进的基于节点兴趣和Q-learning的资源搜索机制。首先将节点根据兴趣相似度进行兴趣聚类,划分兴趣集,然后根据兴趣集中节点的能力值构建兴趣树,该结构避免了消息环路的产生,极大地降低了冗余信息;在资源搜索中,兴趣树内采用洪泛算法转发消息,兴趣树之间采用基于Q-learning的消息转发机制,不断强化最可能获取目标资源的路径,查询消息优先在这些路径上传播。另外,针对"热点"资源问题,设计了自适应热点资源索引机制,减少了重复路径搜索,进一步减少了冗余消息量;针对节点失效的问题,给出了根节点冗余机制和捎带检测的策略方法,分别解决了根节点失效和普通节点失效导致的兴趣树的不完整性问题,分析表明该方法能够减少消息冗余量。仿真实验结果表明,与GBI-BI算法和Interest CN算法相比,所提搜索算法能够提高命中率,缩短响应时间...     

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。     

基于P2P的网格资源发现机制研究

P2P与网格都是新型的分布式计算模型，在分析现有网格资源发现机制的基础上，将P2P的相关技术引入其中，提出了一种基于P2P的分散资源发现模型。在资源发现过程中为了减少网络流量，提高通信效率，采用数据库查询与基于代理结合的方法。并对该模型的资源发现过程进行了描述，最后通过比较分析给出了该模型所具有的优点。