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.     

开源关系数据库集群的并行空间连接算法实现

当前对并行空间连接查询的研究主要集中在算法设计上,缺少在并行关系数据库管理系统上的应用实现研究.通过分析并行空间连接算法流程,利用开源并行关系数据库集群项目PL/Proxy,提出了混合式计算迁移模式并扩展了对空间操作的支持,并在其上实现了可扩展的基于空间划分的并行空间连接算法.通过真实数据的实验表明：设计实现的并行空间连接算法在空间数据划分负载均衡的情况下,可实现近线性的加速比;而在空间划分产生数据倾斜严重的情况下,仍具有一定的加速比,同时具备针对空间划分方案改进的可扩展能力.算法的实现方式为进行并行空间数据管理研究提供了一种可行的解决方案.     

模式异构P2P网络中支持复杂查询的策略

结构化P2P重叠网络不能高效支持模式异构环境下的复杂查询,这限制了它在基于模式的P2P系统中的应用,使其在可扩展性和路由性能等方面的优势得不到充分利用.通过用关键字作为模式元素的索引键和垂直分区关系元组,设计了用结构化重叠网络索引模式和数据的方法,提出了在这两级索引上支持复杂查询处理的算法.定性分析和比较表明该方法较现有成果更接近P2P数据管理的理想目标.     

云环境下一种隐私保护的高效密文排序查询方法

数据前端加密是保护云环境下外包数据隐私的一种有效手段,但却给数据查询等操作带来挑战.针对云环境下多数据拥有者数据外包及选择性访问授权特征,为支持大规模加密云数据上高效且隐私保护的用户个性化密文查询,文中提出了一种隐私保护的高效密文排序查询方法RQED.通过设计无证书认证的PKES(支持关键词检索的公钥加密),并构建RQED框架来实现强隐私保护的密文查询.基于该框架,设计了更合理的多属性多关键词密文查询排序函数,并提出了基于层次动态布隆过滤器的RQED索引机制,提高密文查询时空效率.理论分析和实验性能对比证明:RQED在确保查询强隐私保护和高准确性的同时,具有较明显的时空效率优势.     

n-of-N 数据流模型上高效概率Skyline 计算

研究概率数据流上的q-skyline计算问题.与只支持滑动窗口数据流模型的已有方法相比,所提出的方法能够支持更为通用的n-of-N数据流模型.采用将q-skyline查询转换为区间树上刺入查询的方法支持n-of-N数据流模型.提出PnNM算法维护支持n-of-N数据流模型所需的相关数据结构,高效处理了不确定对象候选集合更新和区间更新等维护工作;提出PnNCont算法实现连续查询处理.理论分析和实验结果表明,算法能够有效地支持概率数据流n-of-N模型上的q-skyline查询处理.     

一种高效的P2P环境中的窗口查询算法

随着多媒体以及P2P网络的发展,针对高维数据基于属性的窗口查询已经成为一个重要研究课题.提出了一种在超级节点P2P网络中有效解决高维数据的窗口查询算法,在每个单独的网络节点上,数据通过一种降维算法映射到一维空间,在超级节点上,构造数据的统计信息表以及构造网络查询树,算法在每次查询时,按照查询树的规则来访问整个网络,并利用统计信息剪枝网络中的节点查询,避免网络的泛洪.实验中使用了不同的数据集来评测算法的查询效率,结果表明该算法具有很高的查询效率.     

高速流环境下近似连续k代表轮廓查询算法

k代表轮廓查询是从传统轮廓查询中衍生出来的一类查询.给定多维数据集合D,轮廓查询从D中找到所有不被其他对象支配的对象,将其返回给用户,便于用户结合自身偏好选择高质量对象.然而,轮廓对象规模通常较大,用户需要从大量数据中进行选择,导致选择速度和质量无法得到保证.与传统轮廓查询相比,k代表轮廓查询从所有轮廓对象中选择“代表性”最强的k个对象返回给用户,有效地解决了传统轮廓查询存在的这一问题.给定滑动窗口W和连续查询q,q监听窗口中的数据.当窗口滑动时,查询q返回窗口中,组合支配面积最大的k个对象.现有算法的核心思想是:实时监测当前窗口中的轮廓对象集合,当轮廓对象集合更新时,算法更新k代表轮廓.然而,实时监测窗口中,轮廓集合的计算代价通常较大.此外,当轮廓集合规模较大时,从中选择k代表轮廓的计算代价是同样巨大的,导致已有算法无法在高速流环境下使用.针对上述问题,提出了ρ-近似k代表轮廓查询.为了支持该查询,提出了查询处理框架PAKRS(predict-basedapproximatekrepresentativeskyline).首先,PAKRS利用高速流的特性对当前窗口进行划分,根据划分结...     

一种新的基于P2P系统的网格资源信息发现方法

网格环境下,众多的资源中查找发现所需的资源是一个关键的问题.基于结构化的支持数据顺序索引的P2P系统提出了一种全新的网格环境下资源发现的方法,该方法将数据库领域先进的多维数据索引技术Pyramid引入到P2P系统之中.通过数据库的多维索引技术,使得P2P系统支持网格资源的多维范围查询.该算法采用了对称结构的金字塔技术,使得网格资源管理动态属性变化的维护代价方面具有很好的性能..理论证明,当维度较大时,由于属性动态性导致的维护代价与维度成反比,而与属性的变化范围无关.另外对P2P的负载均衡策略进行了相应的考虑.最后,对系统的路由性能以及范围查询的有效性进行了仿真验证.     

基于不规则区域划分方法的k-Nearest Neighbor查询算法

随着越来越多的数据累积, 对数据处理能力和分析能力的要求也越来越高. 传统k-Nearest Neighbor (kNN)查询算法由于其容易导致计算负载整体不均衡的规则区域划分方法及其单个进程或单台计算机运行环境的较低数据处理能力. 本文提出并详细介绍了一种基于不规则区域划分方法的改进型kNN查询算法, 并利用对大规模数据集进行分布式并行计算的模型MapReduce对该算法加以实现. 实验结果与分析表明, MapReduce框架下基于不规则区域划分方法的kNN查询算法可以获得较高的数据处理效率, 并可以较好的支持大数据环境下数据的高效查询.     

基于DHT的P2P系统模糊查询设计

考虑P2P节点性能的差异,通过引入超级节点,在目前精确查询方案扩充的基础上设计了一种支持模糊查询的方案.模拟实验表明,该方案大大提高了系统的查询命中率和资源利用率.     

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.     

P2P空间矢量数据索引网络路由机制的研究与实现

随着地理信息系统的普及,越来越多的用户希望在线获取空间服务和空间数据。P2P技术为矢量地理数据的处理提供了充分的计算能力和服务能力,在P2PGIS系统中,索引网络的路由效率是主要问题之一。文中在已有的理论模型基础之上,采用结构化P2P网络协议Chord,扩展和修改JXTA路由协议规范,整合分布式哈希表（DHT）技术,实现了一个高效的、负载均衡的P2P空间矢量数据索引网络。实验结果表明,该索引网络比集中式索引网络具有更高的矢量数据传输效率。     

基于滑动窗口的数据流连接聚集查询降载策略

基于单个数据流的滑动窗口聚集查询降载技术和数据流连接技术,提出滑动窗口模型下的数据流连接聚集查询降载策略,给出判断系统是否过载的负载方程和使过载系统恢复到轻载状态的降载算法,使降载后的查询结果同时拥有较小的相对误差和最大的元组输出率。实验结果表明,该降载策略具有较好的可行性和适应性。     

HD Tree: A novel data structure to support multi-dimensional range query for P2P networks

There are two basic concerns for supporting multi-dimensional range query in P2P overlay networks. The first is to preserve data locality in the process of data space partitioning, and the second is the maintenance of data locality among data ranges with an exponentially expanding and extending rate. The first problem has been well addressed by using recursive decomposition schemes, such as Quad-tree, K-d tree, Z-order, and Hilbert curve. On the other hand, the second problem has been recently identified by our novel data structure: HD Tree. In this paper, we explore how data locality can be easily maintained, and how range query can be efficiently supported in HD Tree. This is done by introducing two basic routing strategies: hierarchical routing and distributed routing. Although hierarchical routing can be applied to any two nodes in the P2P system, it generates high volume traffic toward nodes near the root, and has very limited options to cope with node failure. On the other hand, distributed routing concerns source and destination pairs only at the same depth, but traffic load is bound to some nodes at two neighboring depths, and multiple options can be found to redirect a routing request. Because HD Tree supports multiple routes between any two nodes in the P2P system, routing in HD Tree is very flexible; it can be designed for many purposes, like fault tolerance, or dynamic load balancing. Distributed routing oriented combined routing (DROCR) algorithm is one such routing strategy implemented so far. It is a hybrid algorithm combining advantages from both hierarchical routing and distributed routing. The experimental results show that DROCR algorithm achieves considerable performance gain over the equivalent tree routing at the highest depth examined. For supporting multi-dimensional range query, the experimental results indicate that the exponentially expanding and extending rate have been effectively controlled and minimized by HD Tree overlay structure and DROCR routing.     

基于P2P的大规模MANET多路径路由模型研究*

由于P2P网络与移动自组织网络存在许多相似特性,提出基于P2P的大规模移动自组织网络多路径路由模型,以提高移动自组织网络可扩展性和路由效率。新模型通过掩码轮换匹配机制发现多路径路由,并按照最优传输权重机制进行流量分配,达到动态感知移动自组织网络物理拓扑变化和平衡网络负载的目的。仿真实验证明,新模型能够适用于大规模移动自组织网络环境,并且有效提高了大规模移动自组织网络路由性能。     

P2P 网络中时变数据的近似聚集方法

随着P2P 技术在电子商务等领域的广泛应用,对分布在P2P 网络中的数据进行聚集操作的需求越来越迫切.但是,由于P2P 网络的大规模及分散性,这种聚集操作的实现颇具挑战性.而且在很多应用中,P2P 网络中的数据往往是随时间变化的,这进一步增加了聚集操作的难度.现有P2P 网络中的聚集算法均假定网络中的数据是非时变的,如果将其直接应用在存在时变数据的P2P 网络中,则会因为其聚集时间过长而导致聚集过程中数据已经发生变化的问题.为此,提出了一种P2P 网络中基于均衡采样的时变数据近似聚集算法,理论分析和实验结果表明,该聚集算法在处理时变数据时优于已有的算法,可以有效地应用于存在时变数据的P2P 网络中.     

An efficient peer-to-peer indexing tree structure for multidimensional data

As one of the most important technologies for implementing large-scale distributed systems, peer-to-peer (P2P) computing has attracted much attention in both research and industrial communities, for its advantages such as high availability, high performance, and high flexibility to the dynamics of networks. However, multidimensional data indexing remains as a big challenge to P2P computing, because of the inefficiency in search and network maintenance caused by the complicated existing index structures, which greatly limits the scalability of applications and dimensionality of the data to be indexed.We propose SDI (Swift tree structure for multidimensional Data Indexing), a swift index scheme with a simple tree structure for multidimensional data indexing in large-scale distributed systems. While keeping the query efficiency in O(logN) in terms of routing hops, SDI has extremely low maintenance costs which is proved through theoretical analysis. Furthermore, SDI overcomes the root-bottleneck problem existing in most other tree-based distributed indexing systems. Extensive empirical study verifies the superiority of SDI in both query and maintenance performance.     

自适应的P2P网络路由方法研究

在分析一系列P2P网络资源发现方法的基础上,提出了一种基于查询的P2P网络路由方法（Query-based Routing Method in P2P network,QRM方法）。在该方法中,节点会记录收到的查询以及满足该查询的节点,在这些节点中,优先存储那些距离较远的节点。仿真实验表明,随着查询的增多,该方法能有效地提高查询效率。     

基于Peer-to-Peer的分布式文件共享系统的研究与设计

文件共享系统是P2P技术的一个重要研究领域．当前对P2P系统的结构研究已从路由次数的有效控制逐渐转向追求更为实际的时间距离．为此，本文提出了多决策队列路由模型，以期在减低宽带消耗的同时，加快传输速率，并采用分时宽带独享的P2P传输方式，既获得低网络延时．又确保了系统平衡负载的实现．     

对等网信息检索的研究现状与展望

随着对等网(P2P)研完的进一步深入以及P2P网络中Peer结点和共享文件的进一步增多，如何在非集中式的P2P网络中发现所需要的文件已经成为P2P从研究走向实用的关键所在。该文首先提出了P2P挖掘的概念，然后指出P2P信息检索作为P2P挖掘中的一部分，已经成为P2P研究的一个热点。接下来提出了P2P网络的路由、搜索、挖掘的框架模型，指明了该领域研究的框架。然后分层综述了P2P信息检索的进展状况，对各种检索方法做了深入分析。并指出了它们各自的优缺点和应用局限性，最后对今后的P2P信息检索领域的发展方向进行了展望。