基于缓存的MP2P网络数据查询策略研究

移动对等网络由于电池能源、无线带宽的限制和用户的频繁移动而只能提供约束的通信环境.这些特征使得信息共享和数据检索成为一个具有挑战性的问题.扩展缓存技术并将其引入移动对等网络,提出了一种适应于移动对等环境的新的数据查询策略,并给出了算法实现.实验表明,该策略可以有效地支持大规模移动对等网络的可升级的数据查询.     

P2P网络缓存协作的研究

为了提高P2P网络的数据性能和提高节点的缓存利用率,提出一种实施在应用层的缓存协作协议R/WGCC,它由分组协议和缓存协作管理协议两部分组成.根据P2P网络中节点不稳定的特点,分组协议分析了节点的四种不同的状态,把一个节点的邻居结点分为只读组和读写组,并提出一种区分节点状态的分组算法.缓存管理协议利用缓存替换算法中产生的信息并根据节点所在的分组,管理组内的缓存资源.R/WGCC平衡了各节点的缓存利用率,提高了缓存的命中率,有效的提高缓存的效率.     

基于结构化P2P的VOD系统消息缓存机制

P2P结构的视频点播在一定程度上解决了在传统网络上观看视频所存在的问题,但是伴随着视频容量的增加,带宽速度的限制等等,越来越多的问题亟待我们解决.在该文章中,我们给出这种方法:在结构化P2P的VOID系统模型中,基于客户端我们结合.存储设备采取一种提前预测多消息缓存机制,最大限度地提高缓存的命中率,保证视频点播的质量.     

内容中心网络中基于节点相似度的协作缓存算法

针对内容中心网络中ALWAYS缓存策略节点存储空间利用率低、内容访问时延大、整体网络缓存性能低下的问题,提出了一种依据节点相似度的协作缓存算法。该算法优先将兴趣包转发至最相似节点,增大相关请求的就近响应概率;同时保证在缓存决策中的同一副本在协作节点间不重复存储,在降低冗余的同时增加了缓存多样性。实验结果表明,与现有算法相比,该算法在减少路由跳数和请求时延的同时提高了缓存命中率。     

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.     

P2P点播系统的客户端磁盘缓存策略

在基于有服务器结构对等网络环境的点播系统中,针对客户端需要缓存部分流媒体数据的问题,提出一种新型预测双缓存模型,给出相应的缓存替换算法。仿真实验表明,该模型在用户数目增多时,客户端缓存的命中率大幅提高,服务器的负载得到改善,显著降低了VCR操作时所引起的等待延迟。     

采用分区缓存调度策略的P2P点播系统

针对在当前的P2P点播系统中,由于节目热度的差异导致数据副本分布不合理的问题,提出一个采用分区缓存调度策略的P2P流媒体点播系统设计方案。该策略将用户节点缓存区分为2个部分,分别考虑节点自身的需求和整个网络的全局需求进行调度,以优化节目数据在各节点间的分布,从而提高播放质量。通过仿真实验,验证了该系统设计与策略的有效性。     

SmartCache：基于兴趣的协作式Web缓存

发现并验证了Web访问的局部性原理,在其基础上提出一种全新的集中分类学习但分布协作运行的基于P2P的客户端缓存模型--SmartCache.SmartCache采取集中方法学习节点访问兴趣并按照访问兴趣对节点分类,节点之间按照兴趣分类组成非结构化的对等缓存网络,缓存网络的运行是完全分布的.仿真实验表明,SmartCache以低代价实现了高缓存命中率,能够有效提高缓存容量和访问速度.     

基于语义相似度的P2P查询技术研究

以往的非结构化P2P系统采用的是无确定目标的自由搜索协议,它具有搜索效能低,无可扩展性的缺点.针对这些不足.提出一种非结构化对等语义连接网络(简称NSP-SLN),实现一个基于语义相似度的查询路由算法.仿真实验结果表明,语义拓扑能够有效地提高系统的搜索效率.     

P2P流媒体直播分布式缓存替换算法研究

P2P流媒体直播系统中分布式节点缓存区别于传统的Client/Server缓存结构,节点的实时同步给缓存管理提出较大挑战。分析了分布式缓存空间利用率的决定因素,通过节点成功请求比率,缓存的fresh度及数据分片点击率3个指标来评估节点缓存空间利用率,提出了频度限制与改进的LRU相结合的K-Degree&LRU2缓存替换算法。仿真实验结果表明,该算法较传统的FIFO、LRU算法具有更高的执行效率。     

基于用户行为特征的P2P代理缓存的研究

通过对BitTorrent用户一段时间内的行为统计分析,把握用户的行为特征.在此特征的基础上,提出一种BitTorrent缓存模式,更大程度地利用缓存空间,提高缓存命中率,减轻网络运营商的出口压力.     

浏览器缓存污染防御策略

浏览器缓存主要用于提高用户对网络资源的请求速度,然而攻击者可以通过中间人攻击等方式实施缓存污染攻击。传统的缓存污染防御策略无法全面覆盖各种攻击方式,为此提出一种可调控的浏览器缓存污染防御策略。这种策略部署于用户与服务器之间,对用户所请求的缓存资源进行随机数判断、请求相应延时判断、资源代表性判断、哈希验证和众包策略,可以有效防御浏览器缓存污染问题。实验选取200个JavaScript资源文件作为实验样本,利用中间人攻击的方式污染其中100个样本,在访问这些资源的同时启用防御脚本,分析污染样本的检测率和正常样本的误判率。实验结果表明,在松弛条件下,污染样本的命中率达到87%,正常样本误判率为0%;而在严格条件下,污染样本的命中率达到95%,正常样本误判率为4%。同时所有实验样本的请求响应时间差分别为5277ms和6013ms,均小于全部重新加载资源的时间差,在防御了绝大部分的受污染资源的同时还缩短了用户访问的时间。该策略简化了缓存污染攻击防御的流程并可以通过不同的参数在用户体验性和安全性中取得平衡。     

An adaptive mechanism for Web browser cache management

Current proxy server and client caching techniques do not incorporate the dynamics of document selection and modification. The adaptive model proposed in the article uses document life histories to optimize cache performance. We briefly describe existing “semi intelligent” caching strategies and then propose a mechanism for adaptive cache management. Our approach attempts to improve cache performance by modeling document life histories to determine usefulness. We use damped exponential smoothing to ensure an accurate yet responsive model of document dynamics     

基于P2P结构的协同设计系统的构架研究*

提出了一种混合结构的协同架构模型构架,采用客户/服务器架构的部分来发现用户,而在系统设计时采用一种任务分层分组的P2P协同设计构架。这样设计既保证了用户参与的方便性,又增加了系统的扩展性和可靠性,同时提出使用该模型的信息分类传输策略减少用户进行设计时的网络流通量。最后提出了冲突解决机制。     

一种基于兴趣协助的P2P网络共享文件搜索方法

分析了传统的结构化P2P网络和非结构化P2P网络搜索方法的优点和缺点,提出了一种基于兴趣协助的搜索方法,通过在结构化P2P网络节点上发布兴趣来加速非结构化P2P网络上的查询。实验结果表明,此方法在查询成功率和搜索延迟等方面都有着较好的性能。     

A group interest-based collaborative filtering algorithm for multimedia information

This paper proposes a collaborative filtering algorithm based on user group interest. A novel co-clustering method (BalClust) and various weighted non-negative matrix factorization algorithms are used in the proposed method. The BalClust method is used to divide the raw rating matrix into clusters, which are smaller than the original matrix. Then, the balance factor is introduced to consider the user weight and the item-based CF (collaborative filtering). To predict the rating of the unknown items in the cluster, the non-negative matrix factorization algorithm was used. The proposed method achieves higher predicting accuracy and efficiency on low dimensional and homogeneous sub-matrices, and the method also reduces the computational complexity by combining the user and item-based CF. Based on the proposed method, this paper proposed an incremental learning method to ensure data accuracy and timeliness to overcome the problem brought by data updates. The experimental results show the proposed methods outperformed traditional CF algorithms, and the completion time is reduced.     

利用分群与缓存的P2P路由

针对结构化P2P系统中由于动态性带来的路由性能低的问题,提出一种利用分群和缓存的路由改进算法,该算法重点考虑了位置信息的分群,同时采用了自适应内容缓存机制和自适应路径缓存机制。最后的实验表明,改进后的路由算法路由性能明显改善,查找成功率高,较好地适应了P2P网络的动态性。     

Argumentation-enabled interest-based personalised recommender system

Recommender systems (RSs) use information filtering to recommend information of interest (to a user). Similarly, personalisation can be adopted for recommendations in e-market. We propose a new and innovative system called as interest-based recommender system (IBRS) for personalisation of recommendations. The IBRS is an agent-based RS that takes into account user's preferences. It can transform a standard product (or service) into a dedicated solution for an individual. The system discovers interesting product alternatives based on user's underlying mental attitudes (likes and dislikes) during the repair process using argumentation. The proposed method combines a hybrid RS approach with automated argumentation-based reasoning between agents. The system improves results by improving the recommendation repair activity. We consider a book recommendation application, for experiment to carry out the system's (objective and subjective) evaluation using standard metrics. The experiments confirm that the proposed IBRS improves user's acceptance of the product as compared with a traditional hybrid method and an argumentation-enabled state-of-the-art recommendation method. The system has been found to be more effective than its traditional counterpart when dealing with the new user problems.     

基于P2P的数据库管理系统研究*

传统的大型数据库系统是典型的C/S结构,系统中有一个中心服务器,上面运行一个大型数据库系统,其他节点通过服务器访问数据库系统。但这种C/S结构容易在服务器处产生系统瓶颈。为了解决这个问题,将P2P的观念引入数据库系统,建立了一种C/S与P2P相结合的新系统。在该系统中,服务器和客户端是C/S模式,同时所有的客户端组成一个P2P系统。为了提高系统效率又将这个P2P系统根据节点访问的数据表的不同划分为多个小的P2P网络。通过此方式客户端之间实现了数据缓存的共享,从而减少了对服务器访问的频率,减轻了服务器的负担