PeerRank:一种无结构P2P资源发现策略

资源发现是P2P应用所面临的最核心问题之一.相关的无结构P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.给出了一种无结构P2P环境下能够节约带宽、容易维护的自适应搜索策略PeerRank.PeerRank依据用户结点命中查询的历史信息赋予结点相应权值作为查询消息路由的依据,引导查询快速接近目标资源.自适应缓存机制和索引机制的引入使搜索性能大为加强.最后的实验表明,附带自适应缓存和索引的PeerRank以其高搜索成功率、多副本发现和很短的时间响应,能够显著地提高资源发现性能.     

SWAPS一种基于Small World的文件搜索算法

资源发现是P2P应用所面临的最核心问题之一．无结构P2P方面的已有工作主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制，这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销．提出了一种无结构P2P环境下能够节约带宽、易维护的自适应搜索算法，即SWAPS．SWAPS根据用户的访问历史抽取用户的兴趣属性，并遵循用户的访问行为模式，以自发的方式组织基于用户兴趣属性的应用层Small world覆盖网络，然后基于覆盖网络实现了高效的文件定位．分析了影响搜索性能的关键因素，针对Small world网络特点分别设计了基于兴趣度、基于本体距离和基于兴趣宽度等有效的查询消息转发策略．最后实验显示，SWAPS以其高成功率、低带宽消耗和很小的响应时间能够显著的提高搜索性能，而且对用户的访问行为体现出良好适应性．     

非结构P2P网络受限搜索机制

降低搜索过程中产生的大量网络开销,是非结构P2P 网络重点研究内容之一.泛洪算法和随机查找算法简单且易于实现,但其在搜索过程中产生的大量冗余消息是造成大量网络开销的主要原因.针对这一问题,提出一种受限搜索机制(restricted forward search algorithm,简称RFSA),定义了搜索路径和冗余搜索路径,引入本地消息索引缓存机制,通过节点对消息的受限接收,消除节点对消息的重复接收与转发;利用搜索过程中携带的实时搜索路径信息,选择未出现在搜索路径中的邻居节点对消息进行转发,消除冗余搜索路径的产生.从理论上分析了RFSA 所产生的消息数目和网络开销.模拟实验分别从网络开销、查询点击率、搜索覆盖率和产生的冗余消息数目等方面对受限机制下和非受限机制下的泛洪算法和随机查找算法进行了对比分析,结果表明,在搜索覆盖率和查询点击率基本相同的情况下,受限机制下的泛洪算法和随机查找算法能够减少大量冗余消息的产生,降低了网络开销.     

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.     

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。     

面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.     

P2P网络环境下的一种高效搜索算法:Multilayer Light-Gossip

由于现有非结构化P2P网络路由协议均在应用层实现,缺乏缓存机制和对Internet底层通信子网路由资源的利用,存在可扩展性差和效率不高的问题·在基于层域结构的RLP2P网络环境下,将路由空间分为域间和域内两层,结合泛洪和生成树搜索方式的优点,提出并实现了一种Multilayer Light-Gossip分级搜索算法和域间基于正六边形的蜂窝路由探测策略,把网络中的搜索消息分为域间和域内扩散两类分级扩散,以一定的消息冗余保持网络的稳健性和搜索的有效性,使定位某种服务的工作量和查询范围从网络中的所有结点数降到域内的节点数·运用预测评估方法对级间路由消息进行预分组,使消息能够自适应地沿着一条在时间度量上距离尽量短的路径前进·实验结果表明,Multilayer Light-Gossip算法大幅提高搜索效率和减少冗余消息,在广域环境下具有良好的搜索性能和扩展性·     

面向动态环境下兴趣转移的P2P自适应搜索

P2P环境的高度动态特性导致了搜索性能的不稳定.针对节点的兴趣变化对搜索性能的影响,利用节点的自治和系统自组织特性,提出了一种动态自适应搜索机制SAS.基于资源的合理组织以及查询历史统计信息,通过消息转发的智能性,及时反映资源分布以及搜索内容的动态变化,从而迅速定位资源提供节点,提高了搜索的性能和稳定性.实验分析表明,SAS可以自动优化搜索性能,具有很好的自适应性.     

主题驱动的P2P分布式信息搜索机制研究

Peer—to—Peer（P2P）对于分布式文件共享具有很好的前景，但当前的P2P系统仍然缺乏有效的信息搜索机制．本文提出一种主题驱动的P2P信息搜索机制，通过对节点上的文档进行聚类获得全局主题，然后将包含有相似主题的节点组织到一起构成主题覆盖网络．当在P2P网络中进行信息搜索时，根据查询与主题的相关性路由查询，从而改善搜索效率．本文详细阐述了进行主题驱动搜索的索引结构、主题聚类方法、主题覆盖网络的构造与维护算法．在Chord上的模拟实验结果表明，主题驱动的P2P信息搜索机制可以减少信息搜索时的平均网络带宽和平均搜索路径长度，提高搜索的成功率．     

非结构化P2P网络资源搜索改进算法

为了改善非结构化对等网络(peer-to-peer,P2P)资源搜索的网络负载大、搜索时间长的缺点。对现有P2P网络资源搜索算法进行了研究,在此基础上,提出一种基于索引表的跳跃式算法,该算法中每一个节点存有一定数量邻居节点的资源索引,节点利用资源索引表以跳跃方式查询节点,网络中的某些节点需要查询资源索引表,而某些节点无需查询资源索引表,直接转发查询消息即可。通过OPNET进行仿真实验表明,该算法能有效的减少网络负载和搜索延时,提高了搜索成功率。     

非结构化P2P中搜索算法的性能分析

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制.本文分析了非结构化P2P中几种典型的搜索算法,阐述了其搜索原理和搜索性能 .与其他研究不同,本文通过大量的模拟实验来验证搜索算法的性能;在不同网络规模中,通过对每一种搜索算法的查询成功率、搜索产生消息数和成功查询所用平均跳数进行比较分析,给出了相关结论.     

基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略利用蚂蚁信息素的正反馈原理,同时综合考虑邻居节点度和邻居-邻居节点信息,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,有效地指导资源搜索路径的生成。实验结果表明,该算法在一定程度上减少了大量的冗余查询消息,提高了资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略。     

RNP2P——一种基于复本网络的非结构化P2P系统

根据非结构化P2P系统中资源分布的特点，提出一种基于复本网络的非结构化P2P系统，即RNP2P。通过查询反馈、主动探测和反向探测三种方式协调复本节点之间的相互感知，构建数据结构存储每种资源的其他复本节点信息，针对每种资源均构成一个复本网络。基于这种复本管理机制，RNP2P平均能够以命中3~5个复本的消息开销获得100%的命中率，其他查询方法均可以和RNP2P有效结合。模拟结果表明RNP2P的查询性能远远高于其他查询方案。当采用k-随机游走进行查询，RNP2P的消息开销为普通非结构化P2P中k-随机游走查询的5%,并且远远低于泛洪查询,RNP2P的查询时延也相应降低。     

利用多级局部性实现可扩展的无结构P2P 搜索

无结构P2P网络拓扑随着规模的增大会出现一定的统计特性,充分应用该现象提出了一种多级局部覆盖网络(multi-level local overlay,简称ML2O)的无结构P2P覆盖网,对ML2O中节点间的连接进行恰当的数学控制后,就能使产生的拓扑具有从微观到宏观的多个粒度上的局部性.理论分析表明,ML2O的网络直径和节点平均度都是网络规模n的对数,为其上建立可扩展的无结构P2P搜索奠定了基础.给出了应用ML2O多粒度局部特性的索引机制:首先以局部为单位建立信息索引;然后在局部索引的基础上建立更大粒度局部的索引,从而形成一棵索引树;最后提出了一种局部渗透定向搜索算法(local pervasion and directed search,简称LPDS).LPDS用局部渗透收集到的信息建立部分索引树,并在树上找到更接近搜索目标的下一跳.理论分析表明,LPDS搜索算法的平均搜索跳数和通信负载都是O(logn).模拟实验结果表明,ML2O上LPDS的可扩展性接近结构化P2P搜索,其鲁棒性接近无结构P2P搜索.     

P2P数据共享系统的二级混合型检索机制

结构化P2P网络架构因不支持关键字查询而无法适用于应用最普遍的P2P文件共享系统,而在当前的文件共享系统中得到广泛应用的非结构化P2P网络架构也有着难以大规模化、网络负荷重等缺点.提出了一种并用两者的二级混合型检索机制,首先利用结构化方式定位目标所在的群集(上层),然后在该群集中通过非结构化方式进行检索(下层),利用了结构化方式快速定位特性的同时保留了非结构化方式的关键字查询能力.     

非结构化P2P僵尸网络鲁棒性分析

僵尸网络结构的不断改进对网络安全造成了极大的威胁,如何深入研究其结构本身的固有性质对抵御该种攻击方式显得尤为重要。从复杂网络的角度模拟非结构化P2P僵尸网络,通过定义度量标准并应用网络中心化指标分析非结构化P2P僵尸网络面对节点失效时的鲁棒性。实验结果表明,非结构化P2P僵尸网络在面对随机节点失效时其鲁棒性较强,而面对高中心化节点失效时其鲁棒性将会迅速降低。     

非结构化P2POverlay拓扑结构分析

一个合理的P2Poverlay可以为P2P应用提供更好的支持。非结构化P2Poverlay的构建比较简单随意,适合于信息发布、即时通讯等节点随时加入退出的情况。构建具有可扩展性和稳健性的网络拓扑,是非结构化P2Poverlay的研究热点之一。文章首先介绍了几种典型的非结构化P2Poverlay,然后与以往研究不同,通过GT-ITM建模分析了每种P2Poverlay拓扑结构的性能,主要分析了不同拓扑结构节点的度、最短路径分布、节点发现概率及结构的健壮性等,该工作对构造合理的P2Poverlay拓扑结构和P2P系统的研究具有重要意义。     

基于反馈的P2P资源定位策略*

提出了一种非结构化P2P网络资源定位的新方法,包括基于反馈的查询转发策略和扩散控制算法。基于反馈的查询转发策略利用已执行查询的反馈进行信息搜索,同时通过在高转发成功率的节点上复制副本来提高搜索命中率;扩散控制算法对消息数量进行控制,使得网络带宽不被过度消耗,减轻网络拥塞。实验采用Java语言模拟整个策略。结果表明该方法具有高效性、可靠性,值得在目前的P2P网络中推广。     

基于非结构化P2P的副本技术的研究和应用

副本技术是P2P网络中常用的一种数据管理机制,在P2P网络中,由于节点的高度动态性,致使副本管理也必须具有动态性,副本管理是一项极具研究价值的课题。如何利用副本技术来提高非结构化P2P网络的资源搜索效率仍是目前尚未有效解决的难点之一。对非结构化P2P网络中广泛应用的Gossip协议和副本管理策略进行了探索和研究,运用模糊理论提出一种副本存储节点的选择策略。通过模拟实验,对相关数据进行分析,证明该项研究能有效提高对等网络中资源搜索的效率。