一种基于P2P的视频点播系统

针对P2P视频点播系统存在的可扩展性和可靠性差等问题,设计了一种新的基于P2P(PEER-TO-PEER)的VOD系统.该系统考虑了节点均衡负载对系统整体性能的影响,采用了服务器集中调度与节点分布协调管理相结合的资源定位方式,应用灵活的候选父节点策略使节点失效后能进行快速的失效恢复.模拟实验表明,该系统可扩展性和可靠性较好,可以在一定程度上提高视频点播系统的服务质量.     

基于Linux的P2P视频点播系统的设计与实现

设计了一个基于Ubuntu Linux平台的P2P视频点播系统.主要介绍了系统的物理模型、各服务器的功能、系统结构及类关系图,并对客户端的实现方式和各模块作了介绍.该系统的设计为后期移植到Linux机顶盒提供参考.     

基于语义P2P虚拟学习社区的构建方法

随着系统规模的扩大,在基于P2P远程学习系统中出现学习参与者无法有效发现学习资源,同时建立的虚拟学习社区不能很好地反映参与者的动态学习特性。在分析语义网和本体建模的基础上,按照学习社区要求建立节点本体模型,提出一种基于混合模式P2P技术的远程学习系统;并在此基础上,设计实现基于语义相似度的虚拟学习社区的构建算法。     

P2P网络中相似文本的聚集存储和模糊查询

针对目前各种结构化P2P协议在对资源进行查询时依赖于准确的全局唯一标识符(Global Unique Identifier),无法实现相似资源的模糊查找的问题,提出了一种资源发布和查找策略,实现了相似文本的聚集存储和模糊查询。该策略首先根据文本内容生成具有强鲁棒性的指纹,以该指纹作为文本在P2P网络中发布的基础,实现将相似的文本发布到同一节点或相邻节点,进而实现高效的分布式相似文本查询。该算法构建在分布式哈希表(DHT)路由基础之上,适用于各种以DHT为特征的结构化P2P系统。     

基于P2P网络的流媒体点播技术研究——以流媒体数据缓存与管理机制为视角

随着"互联网+"战略的深入推进,流媒体点播在互联网用户中得到广泛的应用,而由此带来了较大带宽消耗、运营商资源紧张、服务质量差等新的问题。P2P技术采用完全分布式结构,即本身弱化了服务器的作用,甚至是取消了服务器,网络节点能够得到其他节点的服务和相关资源,同时又是服务或资源的供给者。     

基于知网的、受限领域的中文命题相似度计算

简单命题的语义识别是进行自然命题逻辑推理的重要基础之一,知网在中文词汇和句子的相似度计算方面扮演着越来越重要的角色。在对领域命题进行了预处理后,针对简单命题的句型结构和构成成分的特点,通过改进义原相似度、词语相似度、句子相似度的计算方法,提出了一种基于知网的、新的句子相似度计算方法。实验表明:该方法可以简单而有效地计算词语相似度;在句子相似度计算时,可以减少助动词、修饰词的影响,更适合判断两个命题是否高度相似。     

基于网页相似度的Page Rank算法的改进

随着Internet上的信息量迅速增长,用户对搜索结果的查准率提出了更高的要求。通过对PageRank算法进行分析,指出PageRank算法不足之处,同时提出了改进方案,改进后的PageRank算法考虑了网页之间的相似度,可提高检索结果的查准率。     

基于实例相似度检测的蒙汉机器翻译方法

针对内蒙古地区机器翻译力量薄弱、技术落后等现状,提出一种基于实例的翻译方法,使用不同粒度的对齐技术对蒙汉双语语料库进行处理,根据相似度算法进行匹配和重组并生成译文.实验结果表明:利用实例库相似度检测的方法能够对特定领域的蒙古语做出有效的翻译,并在一定程度上提高翻译质量,在蒙汉机器翻译中具有较好的应用价值.     

基于P2P网络的网构软件自适应性研究

P2P的网络环境具有网络的开放性、动态性和多变性,同时增强了网络的可控性,它提供了一种在大规模异构环境下进行资源共享的有效途径,可以降低网构软件自治和演化的难度.提出了建立在P2P网络拓扑结构上的网构软件模型,模型包括用来描述软件的系统架构、控制集合以及自适应构件库.网构软件的自适应性主要通过控制集合和构件库的共同作用来实现.自适应构件库通过引入构件副本、构件复用形式以及构件副本测试状态等概念来增强网构软件模型的自适应性.在P2P网络中每个Peer的本地都维护着一个本地构件库,而网络构件库是一个逻辑上集中、物理上分布的构件库系统,由分布在P2P网络中的符合构件接口的所有构件副本组成.     

基于多层次融合的语句相似度计算模型

句子相似度的计算在自然语言处理的各个领域都占有很重要的地位,且在主观题自动批改技术中,句子间相似度的计算是一个关键的问题.本文提出一种基于多层次融合的语句相似度计算模型,在对句子的词形、词序、词义三个层次进行相似度计算的基础上,融合这三个层次,从而使句子相似度计算更加准确,并通过实验验证了此方法的有效性.     

基于P2P技术的分布式数据库系统的研究

根据P2P技术在分布式数据库系统中应用的特点构造出一个PeerDB站点的结构,并利用此结构阐述了基于P2P技术的查询方式.     

基于度排序的P2P IPTV分布式爬虫系统设计与实现

为了开发一款面向P2P网络电视主动测量研究的高性能爬虫系统,提出了一种基于节点度排序的节点信息爬行算法。该算法首先使用类似广度优先遍历的策略对网络电视覆盖网进行节点信息的初始爬行,然后对爬行结果获得的节点列表进行基于节点度大小的排序,最后将排序后的结果作为输入提供给分布式爬虫以实施节点信息的实时采集。实验结果表明,基于度排序的分布式爬虫系统相比现有的其他爬虫具有更快的爬行速度,该爬虫可以在30秒左右完成对一个拥有7200左右用户规模的流行节目的爬行。为采集准确的PPTV节点信息快照并实施主动测量研究提供了解决方案。     

基于结构相似度的多尺度局部社区发现算法

社会网络规模巨大且结构动态变化给传统社区发现算法带来了巨大挑战,局部社区算法通过种子节点进行扩展得到局部社区,较好解决了这些问题。结合节点结构相似度在传统社区定义的基础上提出了一种新的社区定义,在该定义基础上引入尺度因子并定义了结构模块度,基于该模块度提出了一种多尺度局部社区发现算法,并改进该算法使之应用到局部重叠社区发现。通过实验选择效果较好的节点结构相似度,在真实网络中和其他局部社区发现算法进行对比实验,结果表明该算法具有较好的性能。     

基于内容相似度的雷达情报筛选技术

为了实现雷达情报信息的按需推送、解决情报用户信息过载的问题,提出了一种利用内容相似度的个性化推荐技术筛选用户感兴趣情报信息的方法.通过专家评价建立基于情报特征向量的用户兴趣模型,利用余弦相似度和欧几里得相似度算法获得其内容相似度,根据相似度形成用户的雷达情报推荐.仿真分析比较了两种相似度算法对情报内容的处理性能,结果表明两种算法均可实现情报推荐,而欧几里得相似度算法具有更好的平均绝对偏差性能.     

基于语义相似度的标签优化

为解决社交媒体中标签的缺失、错误等问题,提出一种基于内容相似度和语义相似度的标签优化方法。首先利用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)计算文本间相似度,然后利用文本间相似度与标签相似度的一致性定义了目标函数,最后加入了修正项来减少优化前后用户提供标签的偏差。将目标函数应用到豆瓣电影标签进行优化,并将结果与原标签进行比较分析。与原标签相比,优化后的标签准确性得到了提高。试验结果表明,该方法能够有效地优化标签,有效解决标签缺失和错误等问题。     

基于相似度的中文网页正文提取算法

网页正文提取是WEB挖掘的重要步骤。传统网页正文提取方法都需要经过分块这一步骤之后来识别网页正文块,提出了利用行文本之间的内容相似度和标签相似度结合的方法来提取网页正文。该算法避免了传统网页提取算法的分块步骤,在规范网页之后,先提取网页的最大文本行,然后计算每行文本与最大行的内容相似度和标签相似度,再结合内容相似度与标签相似度来提取网页正文。实验中,利用随机抽取的网页进行了测试,其测试精度接近95％,表明该算法在实际中是有效的。     

基于P2P网络的即时通信系统研究

首先研究了P2P技术的基本模型等与系统相关的话题,并介绍了如何实现对等端的通信--IP打洞,在此基础上提出了基于P2P帕即时通信系统的结构模型,并描述了该系统中各模块的功能特点,并通过Java平台对系统中的即时通信功能进行了设计和实现.最后对本文的工作以及P2P技术的前景进行了总结.     

兴趣域信任相似度敏感的P2P拓扑构建模型

为了提高对等（P2P）网络系统中资源定位效率,保证资源下载质量,基于P2P网络中节点偏好的兴趣域划分机制,给出了兴趣域信任相似度的概念和计算方法,并在此基础上设计实现了一种基于兴趣域信任相似度的对等网络拓扑（ITAPT）模型．ITAPT模型通过引入节点间的兴趣域信任相似度,使具有相近兴趣偏好且兴趣域可信度向量相似的节点互为邻居,提高了节点资源查询效率,同时又能激励节点提供更多贡献. 仿真结果表明,该模型在拓扑有效性和安全性等方面比现有典型机制均有较大提高.     

基于Gossip协议的P2P流媒体系统局域网优化

讨论了目前P2P流媒体系统的2种典型模型：基于树状拓扑协议及扩展的模型和基于Gossip协议的模型．对如何充分利用局域网较好的网络环境,提高P2P流媒体系统在局域网中的性能进行了分析．介绍了一种在局域网中对基于Gossip协议的P2P视频直播系统进行优化的方法．设计了2组对比实验,并对系统性能进行比较．实验结果显示,在优化后,系统在带宽占用、播放延时、数据连续性方面都得到了改善．     

基于多特征的P2P直播流识别方法

基于P2P的直播应用是当前发展最为迅速的因特网应用之一,实时识别P2P直播流是管理网络P2P流媒体流量和理解网络行为的关键一步.针对当前P2P流媒体直播流的识别方法较少,识别效果一般,文章分析了P2P直播流的行为特征,提出了基于节点连接度的识别方法和基于BM信息比的识别方法,并结合两个流量特征采用联合特征进行P2P直播识别.实验表明该方法识别整体准确率较高,可以实现P2P直播的在线识别.