基于路由学习的非结构化P2P搜索技术研究

针对无结构化P2P环境下P2P泛洪搜索的盲目性和高资源消耗性,提出一个基于路由学习的非结构化P2P搜索算法,建立两个索引表,存储三类节点信息,通过学习关联节点的信息,建立路由表,并定时与路由表内节点交换信息,减少搜索时间,降低搜索开销。理论和仿真实验证明该算法能有效地提高搜索速度,降低搜索开销。     

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。     

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.     

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。     

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。     

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。     

RAP2P：一种基于资源广告的非结构化P2P系统

研究了非结构化P2P系统的数据管理和相应的资源查询算法。提出了基于资源广告的非结构化P2P系统，即RAP2P。设计了一种类似谣言传播机制的资源信息广告算法AdGossip来传播共享资源广告，并且通过共享资源广告缓存限制机制来保证局部区域缓存空间对共享资源节点的最大覆盖率。分析和模拟结果表明，在获得100％查询命中率的条件下，RAP2P的资源定位消息开销约为泛洪查询的25％，查询的时延为泛洪查询的30%~50%，并且远远低于k-random walks。     

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。     

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。     

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。     

无结构P2P系统的重叠网拓扑优化

无结构P2P（Peer-to-Peer）系统的自身结构特征表现着良好的自治性和扩展性。然而,由于自身松散的重叠网拓扑结构以及对等节点可以自由地加入和离开的特点,系统十分容易产生重叠层与底层物理网络的拓扑结构不匹配的问题。另一方面,由于无结构P2P系统大多数采用泛洪式转发,大量的消息会通过低效地重叠网连接占用带宽,产生不必要的数据冗余,从而影响网络的性能,降低整个网络的利用率。提出一种动态拓扑优化模型机制,该机制通过节点在消息转发过程中获取实时的网络拓扑信息,进而通过一系列优化策略对低效的拓扑结构实施优化。     

一种基于覆盖网络拓扑的无结构P2P主动复制策略

无结构P2P覆盖网络并非规则网络,也非纯粹的随机网络,结点在拓扑结构中体现出非对等性,在接收查询消息的数量上具有非均衡性.研究了结点连接度分布、数据流行程度与搜索成功率之间的关系,并针对数据的不同流行程度给出了结点连接度的最优分配模型.最后给出了一种实现最优结点度分配的主动复制策略.实验结果表明,基于拓扑信息的主动复制是一种提高无结构P2P搜索性能的可行方法.     

Continually Answering Constraint k-NN Queries in Unstructured P2P Systems

We consider the problem of efficiently computing distributed geographical k-NN queries in an unstructured peer-to-peer (P2P) system,in which each peer is managed by an individual organization and can only communicate with its logical neighboring peers.Such queries are based on local filter query statistics,and require as less communication cost as possible,which makes it more difficult than the existing distributed k-NN queries.Especially,we hope to reduce candidate peers and degrade communication cost.In this paper,we propose an efficient pruning technique to minimize the number of candidate peers to be processed to answer the k-NN queries.Our approach is especially suitable for continuous k-NN queries when updating peers,including changing ranges of peers,dynamically leaving or joining peers,and updating data in a peer. In addition,simulation results show that the proposed approach outperforms the existing Minimum Bounding Rectangle (MBR.)-based query approaches,especially for continuous queries.     

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.     

非结构化P2P系统的Gnutella模型研究

对等(P2P)计算是未来网络是P2P网络实现的最为关键的问题.以Gnutella为例,研究了非结构化P2P系统近年来的搜索优化技术.根据现代Gnutella网络的特点,提出了一种有助于改进非结构化P2P系统扩展性的搜索机制.     

一种支持MMOG的可伸缩P2P覆盖网络架构

针对网络游戏独特的伸缩性和局部性需求,提出一种支持MMOG的可伸缩P2P覆盖网络架构SPOAR( scalable P2P overlay architecture).SPOAR在结构化P2P覆盖网络方案分级设计的基础上采用基于MANET的非结构化P2P节点拓扑组织方案来维护节点在游戏世界的邻居拓扑及进行邻点发现.实验表明SPOAR覆盖网络架构在保持全局连通性的同时提高了系统的伸缩性,SPOAR的拓扑一致性算法和容错实现机制能够较好的适应MMOG的动态性.     

一种用于无结构P2P网络的搜索算法

无结构P2P文件共享系统进行文件搜索时,常常造成大量网络资源的浪费,文件的流行度呈现不均衡分布,搜索稀缺文件失败的可能性很大。针对这些问题,在Gnutella协议的基础上,引入预算机制,结合蚁群算法的正反馈策略,提出AntBudget搜索算法,以减轻上述缺陷带来的负面影响。     

非结构化P2P中的一种信任机制

为了消除非结构化对等网络中恶意节点的恶意行为对网络系统造成的危害,提出了一个基于社会规则的声望模型,给出了该声望模型的参数及其计算方法,在基于社会规则的声望模型的基础上,提出一个用于非结构化对等网络的信任管理方案;给出了评价信息的分布式存储方案以及信任管理中声望和满意率的计算方法,提出了一个声望搜索算法;给出一个基于信任的拓扑进化算法,该算法改善了网络拓扑结构,增加了网络性能的稳定性.实验仿真表明该信任机制能够有效抵制非结构化对等网络应用中恶意节点的恶意攻击.