一种基于兴趣域的高效对等网络搜索方案

为了改进无结构对等网络中搜索效率低下的问题,提出了一种基于兴趣域的高效搜索方案．和常用的随机搜索方案不同,在所提方案中。文档属性由元数据通过RDF语句描述,拥有相同元数据的节点同属一个兴趣域,搜索请求首先在兴趣域中传播,大大提高了搜索效率．随着搜索过程的进行,节点对兴趣域内其他节点了解越多其搜索效率也越高．通过元数据选择窗口和元数据复制机制,可以进一步提高搜索效率．模拟实验结果证实了所提方案在无结构对等网络中的准确和高效．     

一种高效的无结构对等网络搜索机制

点对点网络已发展成为当今最为流行的资源共享系统之一。但是目前的搜索算法的效率通常很低,并且一般只遵循很少的规则,因此往往会给网络带来大量的冗余信息。通过对冗余消息产生的本质原因进行分析,提出了预搜索优化算法。该算法通过在预搜索阶段所获取的实时网络拓扑结构和资源的信息,制定有效的优化设置,从而在正式搜索时控制冗余消息的产生,提高资源搜索的效率。     

基于小世界与兴趣相关度的P2P网络搜索研究

构造了具有小世界特性的非结构化P2P网络,并依赖网络节点的兴趣相关度,提出了一个基于小世界与兴趣相关度的P2P网络搜索算法,使查询消息在更高效的路由路径中传播,避免了消息转发中的盲目性。实验从算法的查全率、通信开销、覆盖率等方面说明了本文搜索算法与洪泛算法相比产生的代价更小,证明了本文搜索算法的有效性。     

对等网络中基于结点兴趣的资源查找算法

为了提高对等网络中资源查找的效率,根据P2P结点的群聚特性,构建了基于结点兴趣的覆盖网络,并设计了相应的资源查找算法。算法根据查询请求和结点的相似度来决定搜索策略,在簇内查找请求不能被满足时,请求将被发送到与其兴趣最为相似的其他簇内。仿真测试表明,算法稳定高效,搜索成功率和查找效率均优于传统的搜索算法。     

一种媒体点播系统资源对等搜索模型

媒体点播是网络教育中重要的教学方式,但是目前存在标准不同、共享困难等问题。为此引入P2P技术解决资源共享问题。P2P网络是一种自组织、适应性强、负载均衡、可靠性好的网络,目前被广泛运用于文件共享等领域。文中介绍利用P2P技术实现多个媒体点播系统互联,为用户提供可扩展的查询服务和资源共享平台。通过分析得出互联后的媒体点播系统较单个系统具有许多优点。     

一种有效的无结构对等网络搜索算法

点对点（Peer-to-Peer）网络已发展成为当今最为流行的资源共享系统之一。其中的资源搜索是一个关键性问题。传统的方法借助本地所掌握的网络信息,利用某种搜索算法来定位资源。但是这些方法只遵循很少的搜索规则,因此不能取得理想的搜索性能。文章提出一种更为高效的预搜索忽略优化算法来搜索P2P网络。它分为两个阶段：第一个阶段进行预搜索并获取网络拓扑结构和资源的信息,第二个阶段通过已获取的信息对网络结构进行逻辑上的优化,进而更高效地搜索P2P网络。     

一种改进的无结构P2P网络搜索方法

分析了Gnutella网络的泛洪算法存在的问题,简单介绍了现有的资源搜索改进算法,提出了一种基于查询请求相似性的改进方法,查询请求的相似性则利用一个相似度判断公式来判断。该方法有效地改进了资源搜索的盲目性,减少了查询带来的网络流量,同时减少了节点的信息处理量,提高了查询成功率。     

基于兴趣分组和物理拓扑的P2P网络模型

随着P2P网络规模和用户量的增加,P2P环境下的信忠量也随之飞速增长,给用户在搜索、定位和获取信息资源上都带来了巨大的困难.以全分布式非结构化拓扑结构为基础,采用Gnutella协议,提出了一种全新的P2P网络优化模型——NIP2P.NIP2P是将兴趣分组和物理位置相结合的P2P模型,可以提高搜索效率,缩短搜索路径,减...     

基于兴趣域的非结构化P2P模型

泛洪式路由（Flooding）是在非结构化对等网络中进行有效资源查找的主要方式,但其路由过程将产生大量冗余消息,因而严重制约了其可扩展性。随节点数增多,泛洪式路由的网络带宽消耗也变得异常严重。针对非结构化P2P网络拓扑的特点,结合对已有的非结构化P2P搜索算法的研究,文章提出了一种基于兴趣域的非结构化P2P搜索算法,使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

基于兴趣域的对等网络动态搜索机制*

针对非结构化P2P搜索机制不够灵活、不能有效解决跨域文件搜索的问题,提出一种基于兴趣域的非结构化P2P动态搜索算法。此算法根据每个节点共享的文件类型的差异,将网络进行分域,在分域的基础上利用预算值和TTL(time to live)值来控制搜索节点的数目和搜索的深度,对不同类型的搜索采用不同的搜索策略。实验表明,该搜索算法的节点覆盖率在50%左右,搜索效率保持在35%左右,即算法能够有效地满足用户的查询需求,效率比较稳定且高于当前典型的搜索算法。     

非结构化P2P网络的增量式查询

基于非结构化P2P网络的应用日益广泛,参与共享资源的节点越来越多,且呈海量增长趋势.如何在海量节点、海量资源的情况下,对同一查询语义进行增量式查询,是一个重要而颇具挑战性的问题.提出了一个通用的近似依相关性大小的非结构化P2P网络增量式查询算法模型,该算法模型使得针对同一查询语义的增量式查询尽力优先访问与语义最为相关的节点,从而在完全分布式的P2P网络中获得类似Google[1]的依据资源相关性排序显示及其"下一页"的功能.     

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.     

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。     

基于对等网络的智能信息搜索模型

对等网络(P2P)是实现下一代互联网的重要组成部分。该文在分析P2P网络结构模式和现有P2P网络优缺点的基础上,提出了一种融入了多种网络模型的基于混合式对等网络和智能代理技术相结合的搜索模型,描述了该模型智能代理和查询信息的过程。     

非结构化P2P网络的一种改进搜索算法

分析非结构化P2 P网络中利用原始的洪泛法进行资源搜索时产生冗余查询包的原因,提出整改的措施和优化的机制,在此基础上给出改进的搜索策略,同时设计出一种更好的分段搜索算法,并对其进行实验仿真,通过和洪泛法的模拟分析比较,表明改进后算法的高效性和可行性。     

基于主动网络的分布式P2P网络模型

分布式P2P网络Gnutella模型的对等机共享信息查询的搜索、定位路由协议仅使用"洪泛"算法,因此存在可扩展性问题.同时,由于其协议机制仅在应用层实现,缺乏对Intemet底层通信子网路由资源的利用,存在性能与效率不高的问题.为了解决上述问题,考察了Gnutella网络和Internet网络节点的拓扑分布规律,二者不仅均呈现幂规律(power law)和小世界(small world)特征,而且其幂系数t非常近似.提出了一个基于主动网络技术的分布式P2P网络(active distributed pee     

非结构化P2P网络的资源搜索算法研究

针对非结构P2P网络利用泛洪搜索机制进行资源搜索存在的问题,提出一种利用节点兴趣建立快捷链接,同时结合缓存技术的ICS搜索算法.实验结果表明,该算法不仅提高了搜索效率,也减少了网络流通的信息量.     

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。