基于兴趣相关度的P2P网络搜索优化算法

P2P网络中的搜索性能是影响P2P网络发展的关键问题。该文研究非结构化分散型P2P网络中的搜索机制,提出2个改进算法。改进算法利用节点的共享情况和查询历史发掘节点的兴趣爱好,并赋予节点一定的自治性,使得非结构化分散型P2P网络能随着网络中查询数的增长而动态优化,提高查询效率。实验证明改进算法提高了查询检索的效率,在保证查全率的基础上,查询产生的消息减少了75%。     

一种改进的非结构化P2P网络资源搜索策略

非结构化P2P网络具有资源搜索效率不高,容易产生大量冗余信息等问题,为此,提出了一种改进的资源搜索策略。通过为网络中的节点建立朋友节点来改进传统的非结构化对等网络资源搜索,并在此基础上设计了一种新的资源搜索算法。仿真试验证明,该策略在一定程度上提高了非结构化P2P资源搜索的效率,同时减少了网络中的冗余信息量。     

反馈机制在P2P网络资源搜索中的应用研究

资源搜索是P2P网络的关键问题。目前P2P网络资源搜索中对反馈机制的应用研究较少,这样每次搜索对成功历史没有充分利用,搜索效率较低。该文针对此问题提出了基于改进的Rumormongering协议的资源发布算法BDFB(BidirectionFeedback),并将其应用到P2P网络资源搜索的反馈机制研究中,充分利用成功历史,提高资源在网络中的知名度,从而提高P2P网络中资源搜索效率。     

非结构化P2P网络中减少冗余的搜索策略

在非结构化的P2P网络中,传统的洪泛式搜索造成大量的通信开销,严重制约了网络的可扩展性。根据标准洪泛机制在搜索的不同阶段表现出的不同特性,提出了一种基于TTL的分段搜索策略TTL-Search。TTL-Search把搜索过程分为两个阶段,各个阶段使用不同的策略转发消息。分析和实验结果表明,TTL-Search克服了洪泛搜索盲目性的特点,在一定程度上减少了查询带来的冗余开销,提高了查询成功率,能够高效地应用于非结构化P2P网络。     

P2P网络搜索方法剖析

介绍了P2P的概念和特点,分析了P2P搜索与传统搜索的不同之处,并从结构角度出发剖析和比较了P2P四种不同的搜索技术,给出了它们的优缺点。     

基于子树间快捷连接的非结构化P2P资源搜索方法

通过对非结构化P2P网络资源搜索方法的研究,提出了一种P2P覆盖网络。网络采用多路平衡树形拓扑结构,当新节点加入时在其与根节点的各子树间创建仅参与查询消息第一跳转发的快捷连接,搜索过程中利用快捷连接实现查询消息在根的各子树间并行转发并且不依赖根节点。仿真比较了所提网络同Gnutella和随机漫步网络的性能,所提网络具有低消息冗余率、高搜索成功率和较低的平均搜索时间复杂度。分析结果表明所提网络在资源搜索方面是高效可行的。     

一种非结构化P2P网络有效搜索机制的研究

本文在非机构化P2P网络搜索法-随机漫步搜索的基础上介绍了一种基于参数的自调节搜索机制(PBAS)。它引进了参数选择机制,通过参数的有效设置,将搜索成功率,网络开销和延迟达到一种平衡的理想状态。仿真结果显示它的性能比无调节的搜索机制更好。     

一种有效的非结构化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,提出了一种基于邻居-邻居节点的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略可以在一定程度上防止路由环路的产生,同时综合考虑邻居节点的活跃度和资源命中数,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,将查询信息发往目标可能存在的区域,因此减少了发往网络的查询信息包数量,节省了网络带宽.实验结果表明,该算法可以减少大量的冗余查询信息,提高资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略.     

基于P2P的网格资源搜索技术研究

在网格搜索技术中,P2P模式有C／S模式无可比拟的优势。文中提出了一种基于P2P技术的网格资源搜索模型,并阐述了一种资源动态搜索机制。     

基于贝叶斯网络的无结构化P2P资源搜索方法

资源搜索是P2P网络基本功能及核心问题,关系到P2P网络可用性及扩展能力.尽管已提出许多无结构化P2P搜索方法,但复杂组织方式、较高搜索代价及过多维护影响其可用性.提出一个全分布无结构化P2P网络搜索方法BNS.该方法从节点自身兴趣特性出发,利用节点上资源之间语义相关,应用贝叶斯网络建立推理模型,根据相关资源历史信息进行推理,采用概率方法,将搜索导向与目标相关的节点,提高搜索性能.实验表明,该方法能够有效地提高搜索性能,消耗较少带宽且维护简单,对P2P动态变化特性具有良好适应能力.     

针对非结构化P2P网络稳定性的搜索策略

对于分层非结构化P2P网络,到目前为止,节点稳定性是影响搜索结果的一个主要原因,提出建立一种维护模型来有效提高这种分层非结构化P2P网络的稳定性.在此维护模型中,普通节点作为一个隐性的备份,在超级节点退出时,取代超级节点成为新的超级节点,使得整个网络具有较好的鲁棒性.并详细介绍了该算法的实验.同时,在一定程度上优化了分层非结构化P2P网络的搜索算法.该维护模型的核心是一个取代算法.     

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。     

无结构化P2P网络资源搜索机制研究综述

随着Napster,Gnutella等文件共享应用的成功,对等网络(P2P)得到了快速发展,高效的资源搜索成为P2P应用中的首要问题,现已提出了许多搜索方法。主要研究无结构化P2P网络中的资源搜索机制。在分析现有搜索方法特点的基础上,对它们进行分类,然后深入分析各类搜索方法中的关键技术,并从搜索成功率、产生消息量、对网络动态变化的适应性和网络维护的复杂程度等方面进行比较,最后进行总结。     

非结构化P2P网络资源搜索策略的研究

非结构化对等网络具有连接度幂律分布和小世界特性,其搜索具有高度灵活性和对动态环境的适应性,但是资源搜索效率比较低。本文通过研究基于非结构化对等网络的搜索算法,指出了每种搜索算法的应用领域和不足之处．并对搜索算法中需要解决的查询截止问题、冗余开销问题、服务质量问题提出了新的解决思想。     

P2P网络中应用移动Agent进行资源搜索的研究

P2P网络中的搜索是P2P应用领域中最为广泛的。在研究现有P2P搜索发现机制的基础上,提出了在P2P网络中建立区域结构,并引入移动Agent技术来执行资源搜索的任务,从而实现搜索的灵活性、全面性和有效性,同时实现了一个文件搜索系统的应用。     

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。     

大规模应用P2P网络的特定资源搜索模型

Peer分布的广泛性、行为的动态性、传输的隐匿性以及P2P应用会引起网络环境的变化导致传统网络监控方法无法对P2P应用进行有熬监控。针对上述问题,通过分析主流P2P应用,给出当前大规模应用的P2P网络抽象模型及其特征,针对该模型研究特定资源的搜索模型及其算法,建立P2P网络监控体系,实现网络的监控问题。     

非结构化P2P网络中的副本管理策略

为利用一种动态的副本管理机制,改善P2P网络中数据的可用性和可靠性,提出一种基于趋势预测的动态副本管理机制,通过引入经济学中的时间序列平滑算法预测热点文件,并使用3种不同的策略分别对副本的放置、删除、替换等操作进行动态管理。模拟实验和对相关数据的分析证明,该项研究能有效提高P2P网络中资源搜索的命中率,降低整个网络的开销,使网络中的各个节点达到负载平衡。     

一种P2P资源搜索的改进方法

如何高效地搜索资源是P2P网络中最为关键的问题.非结构化的对等网络,一般以广播方式作为其搜索的基本策略,引发较大的网络流量.针时以上问题,提出了一种在节点建立跳转路由表的方法进行搜索的算法.在该算法中,将每个转发消息的节点都看成是一个路由,将网络中某些特定性质的节点作为特征点,把网络中的特征点信息作为默认值,保存在节点的路由表的默认值项中,并根据网络具有动态变化的特性,采用了动态路由主动发现网络中的变化,并把系统中发生的变化进行更新,存储到路由表中,为进行动态路由提供信息.仿真结果表明,该算法有效地减少了查询带来的网络流量,提高了查找的成功率.     

P2P网络中资源查找方法的研究

资源查找是P2P网络中在至关重要的一环，本文主要分析了各种P2P网络模型的资源查找定位的方法，阐述了P2P的定义和思想，以Chord网络为例详细论述了结构化模型的结构及原理。并且提出了对基于DHT的结构化模型的改进方法。