一种P2P环境下的单值区间搜索算法

本文在常数度量的Cactus系统基础上设计了一种Smart-Broadcast算法,它在大规模节点的情况下同时具有高效搜索和低消息负载的特点。本文描述了Smart-Broadcast算法,并对其进行了性能模拟与分析。实验证明,Smart-Broadcast算法在消息开销和路由开销两个方面具有较好的折衷效率。     

一种P2P网络的分组搜索技术

当今社会,Internet的发展使对等网络(P2P)及其相关领域的研究成为热点,文中介绍了几种P2P模型及其搜索技术,并在综合这几种模型优点的基础上,针对P2P网络的动态特性提出了一种P2P网络的分组搜索模型。该模型使用组节点管理对等点的加入和退出,有助于解决目前P2P网络的不稳定性。     

基于Gnutella协议的P2P网络路由搜索算法:Light-Flooding

通过对Gnutella协议搜索算法的分析，结合Gossip分布式向前搜索算法和生成树算法的优点，实现了一种高效的路由搜索算法：Light—Flooding。实验结果表明：与Gossip算法相比，Light—Flooding算法提高搜索效率63．4％，减少冗余消息60％，平均延迟为2．6s，使网络的整体综合性能维持在一个优良状态。     

基于Bloom Filter路由表的P2P搜索算法

研究非结构化P2P网络的搜索机制,提出基于布莱姆过滤器(BF)路由表的改进算法。该算法利用BF技术生成路由条目并在一定范围内相互交换本地路由表,使节点能够了解一定范围内的节点共享信息,实现有针对性的搜索,避免传统的盲目性搜索。仿真结果表明,该算法查询搜索时产生的消息数量比传统算法减少一个数量级,并能够获得较好的查全率。     

一种基于学习的P2P搜索算法

对于规模对等网络,搜索是一个必备的基本功能,但同时是一个困难而又富于挑战性的问题．提出一种基于学习的搜索方法——SmartSearch．SmartSearch采取分布式的被动学习方式,从历史搜索结果中学习节点之间的兴趣相似度,将节点按照兴趣分类,在具有相似兴趣节点之间建立朋友关系．搜索请求首先转发到朋友节点,当其失效后利用广播进行搜索．模拟测试表明,SmartSearch稳定高效,相比传统算法在低开销情况下性能有数量级的提高．     

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.     

改进的非结构化P2P网络搜索算法

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.针对以上问题,提出了一种利用节点积累的经验指导节点传播查询的路由搜索算法.在该算法中,通过记录节点关注的主题、主题的信息量大小和满足主题的目标节点,并建立对应关系表.当节点收到查询后,就利用该表来指导节点选择查询,以便更快地找到查询结果.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.     

基于预算机制的非结构化P2P网络搜索算法

目前非结构化对等网络(P2P)搜索算法均采用生存时间（TTL）机制控制搜索算法的搜索深度,有效地控制了搜索消息在网络上的传播,对于盲目搜索算法控制效果较好。但是TTL机制由于存在着在相同的搜索半径内所搜索的节点数目差异巨大、各个搜索分支只能搜索同一深度等缺陷,搜索效果不稳定且不能较好支持目前主流的基于兴趣域等导向性搜索算法。针对这一问题,提出采用预算机制取代TTL机制,通过使用预算值取代传统的TTL值来控制搜索的深度和搜索节点数目,能保证搜索节点数目较固定且能实现不同搜索分支采用不同搜索深度,从而更好地支撑导向性搜索算法。实验表明,基于预算机制的非结构化P2P网络搜索算法的搜索节点数目稳定,导向性好,算法搜索效率较高。     

SSW:一种语义相关的P2P网络资源检索机制

P2P网络由于其可扩展性、容错性和自主性的特点使之成为目前分布式研究的热点.但如何在用户分布广泛、数量巨大、节点行为不可控、计算能力和网络连接不均匀的复杂环境下实现高效的搜索服务是P2P应用面临的巨大挑战.本文提出一种基于语义分组和语义相似度的P2P网络资源检索机制SSW,节点文档按语义进行分组,节点的分组之间按语义相似度建立朋友关系,搜索过程利用朋友关系实现搜索请求的转发.仿真结果表明,SSW能够有效地提高系统的搜索效率.     

基于反馈的非结构化P2P网络混合搜索算法

为了提高P2P网络搜索效率和有效地减少冗余消息,提出一种基于反馈的混合搜索算法,将查询消息在某些高度数节点处转发给多个邻居节点而在其他节点处只转发给一个邻居节点,并且在搜索过程中利用先前搜索的反馈信息来指导搜索,以选择能够返回最多最近响应结果的邻居节点转发消息.算法分析和实验结果表明,该算法不仅实现了较高的成功率、响应率和搜索效率,还能有效地减少冗余消息,并且具有良好的自适应能力,能快速适应不断变化的网络行为.     

混合P2P环境下有效的查询扩展及其搜索算法

查询扩展是解决信息获取领域中用词歧义性问题的关键技术,并被广泛应用于搜索引擎中,获得了巨大的成功.然而,由于P2P(peer-to-peer)系统是一个分散的、动态的系统,在P2P环境下进行有效的查询扩展具有一定的挑战性.首先,利用查询与文档的关联关系构建了LEM(local expansion method)查询扩展方法;然后,基于查询与文档用词的直接关联,提出了HEM(history_based expansion method)查询扩展方法.在此基础上,提出了一种基于查询扩展的混合P2P环境下的搜索算法.实验及分析结果表明,查询扩展及其搜索算法能够极大地提高搜索的效果.     

非结构化对等计算系统中多维范围搜索

对等计算数据管理中的一个重要问题是如何有效地支持多维数据空间上的相似性搜索.现有的非结构化对等计算数据共享系统仅支持简单的查询处理方法,即匹配查询处理.将近似技术和路由索引结合在一起,设计了一种简单、有效的索引结构EVARI(扩展近似向量路由索引).利用EVARI,每个节点不仅可以在本地共享的数据集上处理范围查询,而且还可以将查询转发给最有希望获得查询结果的邻居节点.为了建立EVARI,每个节点使用空间划分技术概括本地的共享内容,并与邻居节点交换概要信息.而且,每个节点都可以重新配置自己的邻居节点,使得相关节点位置相互邻近,优化了系统资源配置,提升了系统性能.仿真实验证明了该方法的良好性能.     

一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络搜索算法

在类似Gnutella的分散的非结构化P2P网络中,如何降低消息开销,提高搜索效率,是解决其扩展性问题的关键。引入蚁群算法的思想,提出一个非结构化P2P网络搜索算法。此算法利用蚂蚁留下信息素的正反馈机制,有效地指导搜索的方向,将查询消息包尽量发往目标可能存在的区域,从而减少冗余消息包的产生,得到更好的搜索输出。     

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.     

P2P网络中的超级节点选取算法研究

P2P系统在构建覆盖网络时未考虑到与物理网络的结合,导致逻辑拓扑结构与物理拓扑结构严重不匹配问题,增加P2P相邻节点间的延迟。本文提出一种基于区域划分的超级节点选取机制,将P2P网络中的节点按照物理位置划分成若干区域,保证区域内节点在物理位置上是相近的。利用MATLAB进行仿真实验,仿真实验表明使用这种机制能降低半分布式P2P网络的信息检索延迟,有效地提高检索的效率,并且具有较好的可扩展性。     

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。     

基于层次结构的P2P网络模型研究

基于Gnutella模型的"洪泛"算法,存在向前咨询的盲目性以及仅在应用层实现,缺乏对底层通信子网路由资源的利用,存在可扩展性不高等问题.本文提出以层和域为基本逻辑管理单位构成的多层模型,从路由策略以及多播协议中采用的压力和伸展率指标综合考虑,此模型能有效地解决可扩展性等问题.     

蚁群算法在P2P搜索中的应用研究

为了提高P2P网络中资源的搜索效率,蚁群算法被广泛应用于P2P网络的搜索中。但P2P网络中搜索的是大量不同的文件,不同于蚂蚁寻找的单一食物,目前的研究较少考虑到这方面的不同。基于此在应用基本蚁群算法的基础上,引入合成信息素的概念,提出了合成信息素的提取策略,并编程进行了模拟仿真。实验结果表明相比洪泛和基本蚁群算法,可提高查找的结果数并降低网络中产生的消息包总数。因此在蚁群算法中引入合成信息素可有效提高P2P网络的查找效率,进而提高网络的性能。     

基于紧缩状态表的高效数据定位方法

数据定位是松散式P2P系统面临的挑战性难题。本文提出了一种新的数据定位方法--紧缩状态表方法（CSTM）。在CSTM中,每个结点上维护一个状态表,保存了丁跳（Hop）内全部邻居上数据的关键字信息,各个结点按照状态表来转发数据定位消息。CSTM方法采用Bloom Filter技术来压缩表示状态表,采用查询Cache建立与最近访问的结点之间的快捷连接。模拟结果表明,与广播泛洪和二路随机转发方法相比,CSTM方法大大减低了P2P网络中数据定位的消息开销,并能够获得较短的查询路径长度。