P2P VOD系统邻居节点查找算法

P2P流媒体点播系统中,由于用户的VCR操作存在不确定性,在查找合作节点时存在一定困难。针对该问题,提出了一种基于预测的邻居节点选择算法。描述了基于虚拟直播频道的点播系统覆盖网构建方式,将系统中的节点通过DHT协议的方式组织起来。提出了一种基于用户行为的学习预测策略模型,根据该模型预测结果提前查找所需邻居节点。仿真实验表明,该算法能改善用户跳转响应延时,促进节点协作。     

基于组群的P2P信誉模型

该文分析了基于组群信誉模型的优缺点,通过改进组群创建机制、引入虚拟节点来降低信誉机制带来的额外网络开销,模型中,组群依据节点的需求偏好进行组建,提高组群的聚集度,将服务和需求集中在组群内部,以期在组群内部能够完成多数交易。同时,将组群虚拟成一个节点,屏蔽交易细节,降低组群信誉计算的复杂度和网络开销。     

P2P中一种基于信誉的资源分配策略

节点的主动贡献对于P2P系统的成功运行,具有重要的作用。针对P2P中一些节点不愿意贡献资源等问题,提出一种基于信誉的资源分配策略,不同于以往的基于信誉的机制,文章是通过该策略主动选择合适的服务请求提供者,这种资源分配策略的收益是两方面的,首先把更多的资源进行共享,给更多的请求节点,其次最大化满足竞争节点。通过实验分析可知,贡献高的节点,节点的信誉和满意度都较高。     

P2P资源的拍卖激励机制

激励机制是P2P（对等网）中的一个重要的研究课题。P2P这种新的成功模式需要建立一个应用已有成熟的技术的激励机制来实现。本文提出了一种在P2P环境申基于拍卖的激励机制。在P2P所有资源都标以虚拟价格,P2P中节点通过拍卖来决定它获得需要的怎样所应该付出的代价,并用虚拟货币进行支付,而节点通过贡献资源得到虚拟货币。在这种激励机制下,节点可以最大化利用自己的资源,如果P2P每个节点都能够实现资源的最大化利用,我们就可以实现在P2P中自私的节点也愿意贡献自己的资源这一目的。     

融合双分支动态偏好的会话推荐

针对基于会话的推荐算法仅对用户单一偏好进行静态建模而无法捕捉用户受环境影响偏好产生的波动, 从而降低推荐准确性的问题. 提出融合双分支动态偏好的会话推荐方法: 首先, 通过异构超图来建模不同类型信息, 设计双分支聚合机制获取以及整合异构超图中信息并且学习多类型节点之间的关系, 再用价格嵌入增强器来加强类别和价格之间关系; 其次, 设计双层偏好编码器, 其中采用多尺度时序Transformer提取用户动态价格偏好, 利用软注意机制和反向位置编码学习用户动态兴趣偏好; 最后, 用门控机制融合用户多类型动态偏好, 向用户进行推荐. 通过在Cosmetics和Diginetica-buy两个数据集上进行实验, 结果证明与其他对比算法相比在Precision和MRR评价指标中有显著的提升.     

基于宽带城域网的P2P流媒体直播模型与方法

为了解决现行P2P直播系统存在启动延时长、画面质量差的问题,提出了一种基于分布式树状拓扑结构的模型架构及其实现方法。该模型由服务器组、超级节点组和普通节点组共同组成分布式P2P流媒体分发网络,通过采用非平衡的MDC编码方案和动态的普通节点服务请求策略,有效解决了启动延时过长的问题;通过优化节点缓冲区的基本结构,并采用推拉结合的缓冲区调度策略,大大提高了网络的分发效率,有效解决了节点播放不畅的问题。实验证明,与现行直播系统相比,该模型具有更短的播放启动延时和更好的播放体验。     

一种基于价格的P2P匿名通信系统激励机制

提出了一种基于价格的P2P匿名通信系统激励机制.通过对P2P系统和匿名通信系统研究中提出的激励机制进行归纳和分析,对搭便车用户给P2P匿名通信系统造成的影响进行定性和定量分析.提出在P2P匿名通信系统中通过对掩饰流量、中转流量和出口流量进行区别定价,建立流量价格体系,量化用户生产和消费的系统资源.引入价格机制一方面能够有效激励P2P匿名通信系统中用户提供流量中转和出口服务,从而提高整个P2P匿名通信系统的性能,另一方面也促使"搭便车"用户为系统提供掩饰流量,提高整个系统的匿名性,还能促使用户在申请匿名服务时根据自身需求申请适当的中转节点数,避免系统资源的不必要消耗.基于应用场景的用户策略分析证实了基于价格机制的P2P匿名通信系统激励机制的有效性.     

P2P系统中一种基于声誉的混合抗污染机制

提出一种新的基于节点声誉和目标声誉的混合抗污染机制。该机制由投票节点的声誉决定选定的目标文件的声誉。节点声誉通过引入严厉的惩罚策略及投票激励机制,有效孤立了污染者,刺激了用户对文件污染的警觉度,阻止污染的进一步扩散。仿真结果表明,与目标声誉系统相比,该机制收敛更快,抗污染性能更好。     

P2P流媒体系统激励机制设计与分析

在P2P系统中,由于大量自私节点的存在,导致系统中存在公共的悲剧和搭便车现象.如何使节点能够自发的共享自身所拥有的数据资源严重困扰着P2P系统.针对这一问题,提出一种基于博弈论的P2P视频点播激励机制.通过采用差分服务方式,引入贡献值这一概念来激励节点积极上传资源;并基于博弈论的知识对所提机制进行分析,证明所提机制存在纳什均衡并求解出该纳什均衡.模拟实验和相关数据分析表明,该策略能有效的激励节点上传视频数据,改进了P2P网络中的资源共享,从而最大化系统的效用.     

P2P系统中的虚拟资源策略

当前基于P2P的文件共享的应用层出不穷,下栽速度是用户非常关注的一个方面,一般都采用了多线程的程序设计方法来提高下栽的速度.系统中的一种普遍情况是,当利用搜索功能时,得到的资源的提供者往往很少或者只有一个,此时就大大限制了下栽的速度,而且由于P2P系统中的节点可以自由的加入和离开,如果当下栽者在下栽了绝大部分资源时,资源的拥有者离开了该系统,则此时下栽者可能不得不废弃下栽的没用的资源,由此提出了一种基于虚拟资源的策略.通过与多线程下载的比较,该策略可以大大提高下载速度,同时也避免了节点离开系统对资源下栽者造成的影响.     

一种基于用户行为的P2P防污染机制的研究

文件污染是当前P2P文件共享系统普遍存在的问题,其中用户行为是导致污染的重要因素。文章在考察用户行为的基础上,建立了一个污染文件传播模型,描述了用户的污染意识、删除污染文件的速度以及共享倾向等因素对污染传播的影响,并据此提出了相应的反污染机制。仿真实验表明,该机制能够有效地控制P2P文件共享系统中污染文件的传播。     

P2P文件共享系统中恶意代码防治的激励机制

随着P2P技术被广泛地应用在文件共享系统中,有越来越多的蠕虫和病毒等恶意代码通过这些P2P系统快速传播。P2P系统的特性使得恶意代码易传播而难防治。对此,提出一种用于恶意代码防治的激励机制,可以激励网络中的用户提高自身节点对恶意代码的防范能力。这种激励机制可以和现有的P2P文件共享系统相结合,以此来减缓、遏制恶意代码在这些系统内的传播。     

P2P中一种带有激励机制的资源分配策略

提出一种带有激励机制的资源分配策略(RDS-I),基于用户对p2P网络服务贡献的数量来分配用户请求的资源,也就是公共资源的分配基于各用户已经提供的服务的数量,所以RDS-I会激励用户贡献信息或者服务给整个P2P网络.通过同相关资源分配策略的比较,验证该策略的合理性和优越性.     

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。     

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。     

移动群智感知中支持隐私保护的动态激励机制

针对移动群智感知中高质量感知数据与参与用户隐私之间的矛盾,提出一种支持隐私保护的动态激励机制。首先,采用轻量级隐私保护方法,利用安全加密哈希函数为竞标用户生成不少于256位的可变地址序列,并结合随机数对候选用户节点的效用报价进行隐匿和约束;其次,通过定义区域热度、时间热度、数据完整率和数据质量等多维参数,实现任务价值与用户效用报价的动态平衡;最后,依据用户提交的效用报价和任务预算,并利用逆向拍卖思想,完成对任务参与节点的最优选择和动态激励。在群智感知系统模拟平台上进行仿真实验,结果表明所提机制不仅增强了隐私保护度和数据精确度,同时提升了时间效率和激励效果。     

移动群智网中基于人群搜索优化和协作竞争的用户激励机制

针对移动群智网的用户激励和保护问题,基于人群搜索优化和协作竞争研究了一种用户激励机制。在该机制中,根据时域、空域和频域对感知区域内的移动节点给出定位信息定义,并对发送信号和接收信号进行人群搜索优化,同时根据特征值进行协作竞争,最后通过调整特征值、协作竞争和退出来实现用户激励和保护。实验结果证明, 与基于静态路径的信道优先分配和无协作竞争最优功率分配的用户激励机制相比,所提出的用户激励机制在系统能量使用率、传输时延和系统负载上具有明显优势。     

基于用户偏好与副本阈值的端到端缓存算法

在端到端（D2D）缓存网络中存在大量多媒体内容，而移动终端中缓存空间却相对有限。为了实现移动终端中缓存空间的高效利用，提出了一种基于用户偏好与副本阈值的D2D缓存部署算法。首先，基于用户偏好，设计缓存收益函数，用于判断各文件的缓存价值；然后，以系统缓存命中率最大化为目标，利用凸规划理论设计缓存副本阈值，用于部署系统中文件的副本数量；最后，联合缓存收益函数与副本阈值，提出一种启发式算法实现了文件的缓存部署。与现有缓存部署算法相比，该算法可显著提升缓存命中率及卸载增益，降低服务时延。