基于偏好和M-Flooding的网格资源发现

为了更有效地解决网格资源发现和定位问题,提出一种利用偏好划分和M-Flooding算法调整的网格资源发现方法。该方法给出衡量资源相似度的新方法及改进的消息扩散方式M-Flooding算法,将网格空间中的节点根据各自的偏好属性划分为不同的偏好组。搜索请求在组内进行传播,从而避免传统盲目搜索所带来的弊端。实验结果表明,该方法能够提高网格资源发现效率,降低资源发现平均路径长度。