非结构化P2P网络的增量式查询

基于非结构化P2P网络的应用日益广泛,参与共享资源的节点越来越多,且呈海量增长趋势.如何在海量节点、海量资源的情况下,对同一查询语义进行增量式查询,是一个重要而颇具挑战性的问题.提出了一个通用的近似依相关性大小的非结构化P2P网络增量式查询算法模型,该算法模型使得针对同一查询语义的增量式查询尽力优先访问与语义最为相关的节点,从而在完全分布式的P2P网络中获得类似Google[1]的依据资源相关性排序显示及其"下一页"的功能.     

SOSC:一种基于自组织语义聚类的P2P查询路由算法

在没有辅助机制的条件下,非结构化P2P网络资源定位技术的效率比较低,很难同时获得较低的查询延迟、少量的定位成本和较高的查询命中率,为此,提出了一种基于自组织语义聚类的P2P查询路由算法SOSC.SOSC算法通过直接用节点共享资源的关键词频率向量表达节点语义,各节点均试图与最相似的节点建立邻居关系,以及以指数衰减方式传递...     

IPSBSAR:一种基于熟人关系的增量式P2P搜索算法

P2P网络中参加资源共享的节点日益增多且呈海量趋势.如何在海量用户、海量资源的情况下,对所有满足查询语义的资源进行穷尽式搜索是一个颇具挑战性的问题.针对这一问题,提出了一种基于熟人关系的增量式P2P搜索算法IPSBSAR.算法基于人类社会的熟人关系,将人类社会关系中个体间交流与合作机制引入到P2P网络中,不但实现了P2P网络的增量式搜索,而且可以避免由非法拷贝而引起的版权问题.实验表明,IPSBSAR算法能够以较低的代价和较低的路由延迟,获得较高的增量式查询命中率;对同一语义进行穷尽式搜索时,能够搜索出满足查询语义的绝大多数资源,具有较高的效率.     

基于语义聚类的层次化语义覆盖网构建方法研究

P2P网络是一种极具潜力的信息共享方式.当前对于它的研究已成为网络技术的热点问题.但是P2P网络的分布、分散、组织困难等特点,使P2P网络在应用中有很多不足,这就要求提高P2P网络的应用效率.优化查询过程等.以一个无结构的、可以用无向图来表示的P2P网络为基础,提出了基于语义聚类的层次化语义覆盖网的构建方法,该方法以语义特征向量为基础,利用层次聚类方法,通过节点内的语义聚类、域的生成、域内聚类以及全局聚类等过程形成层次化语义覆盖网.可以解决当前结构化和非结构化的P2P网络中存在的无法解决的问题,并极大的提高查询应用效率.     

主题覆盖P2P网络自组织构造方法

本文从节点根据资源的相关性自组织构造网络的角度出发,提出一种基于信息聚类的P2P网络自组织构造方法。节点基于自身了解的知识,自主地建立并维护与其它节点的拓扑连接。通过节点间的信息聚类,资源相似节点聚集在同一主题域,实现节点资源的有序组织。对于给定的查询,它的答案集就在对应的主题域,查询处理范围小,查询处理效率高。实验分析表明,本文提出的基于信息聚类的P2P网络自组织构造方法起到了优化网络性能的效果。     

基于描述逻辑的语义P2P网络构架及资源定位

随着网络资源的日益增长,以及人们查询要求的复杂化,如何合理地在P2P网络中分配和查询资源已经变得极为重要。本文计划基于描述逻辑介绍一种应用在语义P2P网络上的算法思想,以期实现资源的概念化分布,使基于语义的查询和检索变得简单。我们的算法采用Chord算法的相客散列思想,将资源的关键字和资源所在节点的IP地址散列为相同的数据类型来进行实例选择。除此之外,每个节点拥有自己的本体系统,并将与其他节点交换CHG来达到知识库的完备。由于在CHG中所有的概念拥有同一个根结点,所以不停地向层次分类的概念树上层节点询问,一定可以找到目标资源的信息。     

自组织聚类的P2P语义路由算法

为解决结构化P2P语义路由过程效率低的问题,通过分析哈希函数,归纳出目的节点、传统语义路由中继节点序列、聚类邻居节点集三者之间的逻辑关联特性,提出一种自组织聚类的P2P语义路由算法,在提高路由效率的同时,保证P2P网络的对等性、自组织性及规模可缩放性。     

非结构化P2P网络资源搜索机制的研究

P2P系统网络资源的分布性特征,目前受到越来越多的关注,其中资源搜索技术是这个系统中一个比较重要的问题。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣的短链路搜索算法。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

一种基于K-means聚类分组的P2P超结点模型

本文面向网格计算、协同工作等特定P2P应用、提出了一种基于超节点的P2P混合网络模型。该模型的主要特点是采用K-means聚类算法对网络中的节点进行聚类,从而得到分组虚拟子网,由各子网内的超节点负责临近节点的加入与注销。该模型既克服P2P集中模型伸缩性不强,分散性P2P模型发送消息量大等缺点,又可以灵活地组织对等节点进行网格计算或组内协同工作等分布式应用。文章最后使用仿真实验表明K-means算法在网络节点聚类中的有效性。     

基于语义P2P信息共享的技术研究

本文引入语义的概念,通过计算结点间的语义相似度,构建了基于语义的P2P局部性网络模型并设计了基于语义的推荐式搜索算法.该算法能根据搜索请求中的语义信息,把网络中的结点推荐给搜索源结点.系统实现表明,基于语义P2P的信息检索,能够减少搜索在P2P网络中的回路,从而减少P2P网络中的重复消息数量,提高了检索的效率.     

ReMIS：面向再制造信息共享的P2P网络模型*

针对当前再制造生产的特点和实际需求,设计了一种面向再制造信息共享的P2P网络模型ReMIS。为适应再制造网络的高度动态性,模型采用基于自然簇和主题簇构成的两层混合结构,上层由主题对等体组成结构化的主题网络,下层由普通对等体组成P2P网络。ReMIS采用基于主题簇的资源分类和检索机制,能够确保在处理海量再制造资源信息的检索请求时具有较高的路由性能和查询性能,并能减少再制造生产中的词汇语义冲突;同时,发布/订阅机制的应用使再制造企业获取实时信息成为可能。相关性能分析表明,ReMIS网络是高效可行的,可以适应再     

PSON: A scalable P2P file sharing system with efficient complex query support

A desired P2P file sharing system is expected to achieve the following design goals: scalability, routing efficiency and complex query support. In this paper, we propose a powerful P2P file sharing system, PSON, which can satisfy all the three desired properties. PSON is essentially a semantic overlay network of logical nodes. Each logical node represents a cluster of peers that are close to each other. A powerful peer is selected in each cluster to support query routing on the overlay network while the less powerful peers are responsible for the maintenance of shared contents. To facilitate query routing, super peers are organized in form of a balanced binary search tree. By exploiting the concept of semantics, PSON can support complex queries in a scalable and efficient way. In this paper, we present the basic system design such as the semantic overlay construction, query routing and system dynamics. A load balancing scheme is proposed to further enhance the system performance. By simulation experiments, we show that PSON is scalable, efficient and is able to support complex queries.     

基于拥塞控制的非结构化P2P网络的路由负载均衡策略

非结构化P2P(unstructured peer-to-peer network)对等网络中的节点资源定位的路由查询是对等网络研究中的一个主要难题,特别是当网络中客户端节点由于其频繁加入、离开导致网络结构动态变化所带来的资源查询难题.提出了一种新的基于拥塞控制的路由查询方法来实现动态网络下的资源查询.该方法分两部分实现:首先是网络资源的分组与节点重连策略.该策略使得具有同等资源的节点相互连接,并周期性地调整节点上的节点连接数量以减少同组资源节点上的负载.通过以上策略,使得网络的拓扑结构自动地从随机网络结构进化到以资源组为单位的聚类网络,从而使得网络中形成网络资源组间的查询负载均衡.另一方面,组内的节点之间的路由负载均衡是通过节点间协同学习实现的.采用协同Q-学习方法,所研究的方法不仅从节点上学习其处理能力、连接数和资源的个数等参数,还将节点的拥塞状态作为协同Q-学习的重要参数,并建立模型.通过这种技术,同一组节点上的资源查询被有目的地引导,以避开那些组内拥塞的节点,从而最终实现资源组内节点之间的查询均衡.仿真实验结果表明,相比常用的random walk资源查找方法,该研究所实现的资源定位方法能够更迅速地实现网络的资源查询.仿真结果还表明,相比random walk方法,所提出的方法在网络高强度查询和网络节点动态加入和退出的情况下进行查询具有更高的鲁棒性和适应性.     

混合结构P2P空间索引网络优化机制的研究与实现

针对当前P2P地理信息系统(GIS)在客户端网络资源利用方面的不足,从应用实际出发,对已有的混合结构P2P空间索引网络进行分析总结,提出一种新的组策略思想:将具有相同空间数据语义的节点加入到同一组中,由组中成员节点共同负担查询请求任务;同时,通过当前索引节点的替换算法和备份策略进一步提高整个网络的查询性能和稳定性。实验结果表明,在大并发量查询请求时有组策略的索引网络能够有效利用客户端的网络资源,提高查询性能。     

基于兴趣挖掘的纯P2P搜索机制研究与实现

在纯P2P环境下，搜索机制是影响信息检索的关键因素之一。本文提出一种基于兴趣索引表的搜索机制，并在此基础上实现纯P2P信息检索原型系统Isearch。该机制首先利用向量空间模型将文件内容向量化，然后对向量空间进行聚类，得到节点的兴趣度，再计算节点之间的兴趣相似度，在本地建立兴趣索引表。在搜索时，根据兴趣索引表直接将查询请求转发到有相似兴趣的节点。实验结果表明，该机制既不影响查询结果，又能减少访问节点的数量，提高查询效率。     

一种有效的簇集主干点P2P网络结构模型

文中提出一种有效的簇集主干点P2P网络结构模型，克服了非结构化P2P系统中存在的扩展性不好和搜索效率不高的问题。该模型根据拓扑优先级把对等点聚类成簇形层级结构，从CN中选出GN充当簇的中心和服务提供者，实现定位查询和信息交互。为了衡量由主干点组成的骨干网的路由，文中设计了一种适用于应用级广播协议的路由算法。实验利用Java平台和仿真工具模拟实时网络环境，比较层级结构结合主干点骨干协议的系统模型和Gnuteua系统的代价。实验结果证明这种层级结构的簇集P2P模型，加上骨干网协议支持，在系统性能和可扩展性上带来了明显地提升，并可在大范围非结构化的P2P环境中得到应用推广。     

P2P网络中基于增量学习的节点聚类

本文研究了p2p网络中基于内容的节点聚类。基于文件名关键词精确匹配的查询没有考虑文本语义及内容相似性。如果能够根据节点发布内容的相似性,建立节点聚类,信息查询在类内进行,必将提高查询效率。本文提出了一种基于增量学习的节点聚类方法,通过兴趣爬虫代理计算节点得分,据此判断一个节点是否可以加入节点簇。实验表明,节点簇的建立可以有效地提高 p2p 网络的查询效率。     

Web search results caching service for structured P2P networks

This paper proposes a two-level P2P caching strategy for Web search queries. The design is suitable for a fully distributed service platform based on managed peer boxes (set-top-box or DSL/cable modem) located at the edge of the network, where both boxes and access bandwidth to those boxes are controlled and managed by an ISP provider. Our solution significantly reduces user query traffic going outside of the ISP provider to get query results from the respective Web search engine. Web users are usually very reactive to worldwide events which cause highly dynamic query traffic patterns leading to load imbalance across peers. Our solution contains a strategy to quickly ease imbalance on peers and spread communication flow among participating peers. Each peer maintains a local result cache used to keep the answers for queries originated in the peer itself and queries for which the peer is responsible for by contacting the Web search engine on-demand. When query traffic is predominantly routed to a few responsible peers our strategy replicates the role of “being responsible for” to neighboring peers so that they can absorb query traffic. This is a fairly slow and adaptive process that we call mid-term load balancing. To achieve a short-term fair distribution of queries we introduce a location cache in each peer which keeps pointers to peers that have already requested the same queries in the recent past. This lets these peers share their query answers with newly requesting peers. This process is fast as these popular queries are usually cached in the first DHT hop of a requesting peer which quickly tends to redistribute load among more and more peers.     

P2P数据管理

P2P(peer-to-peer)技术是未来重构分布式体系结构的关键技术,拥有广阔的应用前景.P2P系统的大多数问题都可归结为数据放置和检索问题,因此,P2P数据管理成为数据库领域活跃的研究课题.当前,P2P数据管理主要有信息检索、数据库查询和连续查询3个子领域,取得了许多研究成果.在介绍P2P技术的优点后,指出了P2P数据管理研究的目标.然后针对上述3个方面,论述P2P数据管理研究的现状,着重讨论了P2P数据库查询的索引构造策略、语义异构的解决方法、查询语义、查询处理策略、查询类型和查询优化技术.通过比较,指出了现状与目标的差距,提出了需要进一步研究的问题.     

P2P搜索新技术：智能搜索技术

在P2P网络中正确高效地搜索信息十分重要,然而现有的搜索技术并不能很好地满足用户要求。文中提出了由历史记录、相似度和站点优先级3部分组成的新的信息搜索技术———智能搜索技术。在智能搜索技术中每个站点都各自记录以往搜索的历史记录,以此结合搜索要求计算出最可能拥有所需结果的站点,最后仅向这些站点发送搜索请求。通过在中间件上的测试,比较了不同信息搜索技术的性能,智能搜索技术能在使用较少搜索消息的情况下得到较高的搜索成功率。