SMR:一种支持高维数据KNN查询的P2P语义覆盖网络

高维数据查询处理技术一直是P2P领域的研究热点.现有方法大都存在维护代价大、查询处理性能不高的问题.提出一种有效支持高维数据KNN查询处理的P2P语义覆盖网络--语义多层环SMR(semantic multi-level ring).SMR能够按照语义信息将数据对象和节点划分成多个语义簇,每个语义簇通过维护近邻索引和远端索引将不同层次环中的语义簇相互连接,形成P2P语义覆盖网络.在SMR中,采用一种高效语义簇编码方法将高维语义空间转换成一维编码空间降低了高维空间维护代价.在此基础上,提出一种高效的KNN查询处理算法.基于真实数据集和合成数据集的实验表明,SMR具有良好的查询处理能力、语义簇划分能力和可扩展性.     

基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法

P2P系统的可用性取决于查找数据的有效方法。利用节点兴趣和节点与中心节点的通信延迟建立链接,动态分组P2P网络的节点,查询节点通过中心节点转发搜索请求给其他中心节点,中心节点收到搜索请求后,若查找资源的主题排在本组关注的前K（K一般取1～3）位,则搜索本组内所有节点。在此基础上,提出了一种基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法。算法分析和实验结果表明该算法的性能优于MSW查询算法。     

一种基于P2P的移动对象查询框架

近年来,时空数据查询方法的研究成为人们普遍关注的研究热点.但大部分研究主要集中在集中式环境,在分布式环境下对海量时空数据进行高效的轨迹查询和窗口查询是一件十分有意义且具有挑战性的工作.设计了一种基于P2P的解决方案,提出了对移动对象运动空间进行双层划分的方法来同时支持两种查询.应用网格过滤技术有效地解决了数据频繁更新的问题.对运动空间进行高效的划分,具有比空间填充曲线方法更好的负载平衡性,同时设计了高效的Overlay--SmartChord来支持窗口查询.实验结果表明,和现有方案相比所提方案可以有效减少更新通信量,负载平衡性和路由效率有显著提高.     

结构化P2P上的高效多属性区间查询

在结构化P2P上的多属性区间查询中,查询算法所需的跳数和消息数依赖于节点个数和被查询的区间大小,属性值改变时会产生大量的消息。针对这些问题,提出结构化P2P上基于节点动态分组(PDG)的多属性区间查询机制。仿真结果表明,PDG中解析每个查询所需的跳数和消息数与被查询的区间大小和节点个数无关,更新属性值所产生的消息数减少,并且节点分组的维护开销较低。     

OHQFS:一种非结构化P2P网络中数据查询搜索新策略

为了提高非结构化P2P网络中数据查询搜索的效率,提出一种新型的一跳查询与转发数据搜索新策略（OHQFS）,它是以非结构化P2P网络中的数据查询请求转发策略和非转发策略为基础,将它们整合、集成后得到的一种新策略.OHQFS策略中的查询源结点直接搜索其自身的所有邻居节点,并将查询请求转发给这些邻居节点,使得这些邻居节点再去搜索它们的相邻节点.该策略在数据查询搜索过程中无须维持一个很大的邻居节点信息集合,系统维护开销较小,通过本策略中固有的一步查询转发,使其邻居节点和邻居的邻居节点处于查询搜索范围内.网络仿真的实验结果表明,OHQFS策略相对于转发搜索策略而言,它提高了查询效率;而相对于非转发策略,它获得了较高的成功率.     

移动P2P网络中超级节点的选择

针对移动P2P网络中节点移动性强、网络拓扑结构变化剧烈、导致系统的低效和不可靠问题,提出一种移动P2P网络中的超级节点选择算法,该算法能够选择性能好、在线时间长的节点作为超级节点,并且采用候补超级节点技术,有效改善移动P2P网络系统的效率。仿真实验结果表明,该算法可以有效降低超级节点的失效率和缩短查询延迟。     

一种支持复杂查询的有组织P2P搜索方法

有组织P2P网络虽然具有良好的可扩展性，但很难支持多关键词查询、范围查询等复杂查询．在分析已有多关键词查询方法（MKQ）的基础上，提出一种基于语义的多维查询方法（MSQ）以支持多关键词查询．MSQ的基本思路是利用空间填充曲线的位置保持能力，建立从高维特征空间到一维数值空间的映射，使得可以在构建P2P网络的分布式索引时，根据文档语义将具有相似内容的数据对象的索引聚集到相近的节点上，改善复杂查询时的搜索性能．对基于语义的多维查询模型、Hilbert空间填充曲线的构建、数据对象的发布与查询过程进行了详细讨论．在Chord之上的模拟试验表明．与MKQ相比，MSQ能够较好地提高查询的准确度．减少了网络的通信量．进一步的理论分析的结果表明，MSQ方法具有负载均衡和容错能力．     

P2P环境下数据管理系统上的Top-k查询

目前大多数P2P系统只提供文件的共享,缺乏数据管理能力.基于关系数据库上的关键搜索,本文提出了一种在P2P环境下共享数据库的新框架,其中每个节点上的数据库被看成是一个文档集,用户不用考虑数据库的模式结构信念,简化了不同节点数据库模式间的映射过程,能更好地适应P2P的分散和动态特性.将基于直方图的分层Top-k查询算法扩展到P2P环境下的数据库管理系统上,文档集和数据库的查询被统一起来,一致对待.在查询处理期间,直方图可以自动更新,同时根据查询结果,邻居节点可以自调整,具有自适应性.实验结果表明,基于关键词的数据库共享突破了传统的数据库共享模式,简化了数据访问方式,而基于直方图的Top-k查询算法提高了查询效率.     

基于P2P结构的kNN组查询算法

着重讨论了基于P2P结构的移动对象kNN组查询算法。组查询算法采用建立计时区间的方法合并计时器,并通过改变临界物体的应答模式来优化临界物体间的通信协议。为降低移动对象资源的紧张程度,设计了区间计时算法和临界点信息处理算法以降低通信频率,减少响应次数,增强组查询的实时性。在模拟实验中,组查询算法有效降低了移动物体的CPU资源紧张程度和无线通信代价。     

P2P网络中基于语义和信任的资源发现算法

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管理机制。该文在构建超级节点叠加网络时考虑信任和语义的因素,语义相似的节点尽量分布在同一个域中。在选取超级节点时考虑信任值、节点能力及动态性等因素,提出一种高效的基于语义和信任机制的P2P资源发现算法。     

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。     

ERSN:一种高效鲁棒的超结点对等网络

超结点对等网络利用对等结点的异构性解决了低带宽结点带宽瓶颈问题,但目前超结点对等网络的构建协议效率低且网络拓扑鲁棒性弱.提出一种高效鲁棒的超结点对等网络ERSN,采用基于漫步算法的结点采样协议,估计网络需求,构建高效的超结点对等网络,并建立叶结点间的应急连接,增强超结点对等网络的鲁棒性.模拟实验证明,与Gnutella0.6超结点对等网络比较,ERSN网络中负责处理定位请求的结点数目最多减少了76%,并在多个超结点和叶结点同时离开网络的情况下,将文件定位命中率最大提高了36.4%.     

P2P网络支持复杂多维数据搜索的范围查询算法

讨论了P2P网络系统中基于EIR-tree树的范围查询处理算法的改进及其在多维数据查询搜索中的应用。论述了范围查询处理算法的思路和实现方法,并对该算法在多维数据查询搜索中的应用进行了相应的实验,确定了影响其效率和速度的主要因素。     

基于Kademlia的P2P多维范围查询系统

结构化P2P网络具有良好的可扩展性,但难以支持多关键词查询、范围查询等复杂查询。该文分析已有复杂查询方法,提出一种基于Kademlia的P2P多维范围查询系统K-net。K-net在进行多维范围查询时,完成高维范围数据降维和范围划分,减少查询所需带宽。模拟结果显示,该系统具有良好的查询准确度和可扩展性。     

一种支持多维数据范围查询的对等计算索引框架

如何有效地支持多维数据范围查询是传统数据管理领域的研究热点之一.但是,在大规模分布式系统中,这仍然是一个具有挑战性的研究工作.VBI-tree是一个对等计算环境下基于平衡树的索引架构,在该架构上可以实现集中式环境下的多种支持多维数据索引的层次化树结构,例如R-tree,X-tree和M-tree等.VBI-tree设计的查询算法保证查询可以从树的任意位置开始,而不是像集中式环境下层次化树结构那样采用从树的根节点开始查询的方法,从而成功地避免了根节点引起的系统性能瓶颈问题.对于有N个节点的网络,索引方法可以保证查询效率是O(log N).VBI-tree提出了基于AVL-tree旋转的网络重构负载均衡策略可以有效地均衡负栽.另外,在数据操作频繁的情况下,为了提高索引的性能,在VBI-tree上建立特殊的祖先-子孙链接形成VBI-tree的结构.通过使用祖先-子孙链接,可保证对于相关查询区域的探索尽量发生在同层节点之间,而不是一直往根节点方向发送,从而减轻上层节点的查询负担,并且显著地降低了更新代价.模拟实验验证了提出的方法的有效性.     

基于轮廓查询技术的P2P智能搜索算法

资源搜索是非结构化P2P系统研究的核心问题,选取合适的邻居节点作为转发对象,可以提高资源搜索成功率。该文提出一种基于轮廓查询的P2P智能搜索算法SkyLP,在选取邻居节点转发查询消息时,综合考虑查询消息相似度和节点命中率。在两者构成的二维空间上,采用轮廓查询技术返回一个最优邻居节点集合,向此集合中的节点发送查询消息。实验结果表明,SkyLP算法能减少发送的消息数,有效提高搜索效率。     

Cache共享架构下的多属性范围查询

结构化对等网络的多属性范围查询研究有两类:一类通过空间填充曲线或在每个属性维上复制信息以降维;另一类通过构建分布式索引树以实现多属性查询.这两类解析每个查询的跳数和消息数依赖于范围大小和节点个数.前者属性值改变时产生大量的消息;后者导致高的维护开销.提出cache共享架构下的多属性范围查询.仿真实验显示和SWORD相比,跳数和消息数均减少;属性值改变时,所需消息数减少;查询准确率下降不到5%.维护开销低.     

Research of a New Multi-dimensional Dataset Search Framework on Unstructured P2P

The query and search policy of supporting complex query over multi-dimensional data is researched on the unstructured P2P network with super-peer, and a comprehensive framework is proposed to apply for sharing, indexing and querying multi-dimensional dataset. Based on the indexing tree of R＊-tree, a new adaptive indexing tree named Extended Indexing R＊-tree （EIR-tree） is proposed. All the methods such as the information collection and maintenance and the EIR-tree construction and update are discussed.