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.     

结构化纯分布式P2P网络复杂搜索算法研究

随着P2P技术的快速发展,结构化P2P网络的复杂搜索问题已是制约结构化P2P网络技术得到成功应用的最重要因素之一。为此,本文首先分析了结构化P2P网络的复杂搜索问题的产生原因和背景,对当前主要的基于结构化P2P网络的复杂搜索算法进行了较为全面的分析和评价。     

无结构化P2P网络资源搜索机制研究综述

随着Napster,Gnutella等文件共享应用的成功,对等网络(P2P)得到了快速发展,高效的资源搜索成为P2P应用中的首要问题,现已提出了许多搜索方法。主要研究无结构化P2P网络中的资源搜索机制。在分析现有搜索方法特点的基础上,对它们进行分类,然后深入分析各类搜索方法中的关键技术,并从搜索成功率、产生消息量、对网络动态变化的适应性和网络维护的复杂程度等方面进行比较,最后进行总结。     

P2P环境中的skyline查询综述

随着数据规模的增长以及网络技术的发展,对等网络(P2P)作为一种分布式信息共享与搜索的平台引起了越来越广泛的关注。基于对等网络高度动态、高度分散、扩展性强等特点,P2P上的skyline计算方法不仅需要满足集中式skyline计算方法的各种要求,还需要考虑减小网络通讯量、减少平均节点访问数、保持负载平衡等。文中对这个发展领域的最新技术进行了研究,并且描述了分布式skyline方法的目的和主要原理,概括了适用于P2P环境中的现有方法,并进行了性能比较分析。最后,给出了P2P环境skyline计算的未来发展方向。     

基于兴趣相关度的P2P网络搜索优化算法

P2P网络中的搜索性能是影响P2P网络发展的关键问题。该文研究非结构化分散型P2P网络中的搜索机制,提出2个改进算法。改进算法利用节点的共享情况和查询历史发掘节点的兴趣爱好,并赋予节点一定的自治性,使得非结构化分散型P2P网络能随着网络中查询数的增长而动态优化,提高查询效率。实验证明改进算法提高了查询检索的效率,在保证查全率的基础上,查询产生的消息减少了75%。     

一种非结构化P2P网络有效搜索机制的研究

本文在非机构化P2P网络搜索法-随机漫步搜索的基础上介绍了一种基于参数的自调节搜索机制(PBAS)。它引进了参数选择机制,通过参数的有效设置,将搜索成功率,网络开销和延迟达到一种平衡的理想状态。仿真结果显示它的性能比无调节的搜索机制更好。     

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。     

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。     

基于P2P的教育资源网络设计

在网络中搜索各种教育资源时，通用的搜索引擎很难满足特定的需求。P2P网络是一种有效的资源共享和搜索方式。通过分析P2P网络的基本结构和资源共享特点，提出了一种基于P2P的教育资源网络（PBERN）模型。PBERN是由教育资源实体“自组织”组成的分布式、虚拟、动态和松散的纯P2P网络。     

基于贝叶斯网络的无结构化P2P资源搜索方法

资源搜索是P2P网络基本功能及核心问题,关系到P2P网络可用性及扩展能力.尽管已提出许多无结构化P2P搜索方法,但复杂组织方式、较高搜索代价及过多维护影响其可用性.提出一个全分布无结构化P2P网络搜索方法BNS.该方法从节点自身兴趣特性出发,利用节点上资源之间语义相关,应用贝叶斯网络建立推理模型,根据相关资源历史信息进行推理,采用概率方法,将搜索导向与目标相关的节点,提高搜索性能.实验表明,该方法能够有效地提高搜索性能,消耗较少带宽且维护简单,对P2P动态变化特性具有良好适应能力.     

基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出一种基于蚁群算法的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略利用蚂蚁信息素的正反馈原理,同时综合考虑邻居节点度和邻居-邻居节点信息,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,有效地指导资源搜索路径的生成。实验结果表明,该算法在一定程度上减少了大量的冗余查询消息,提高了资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略。     

P2P网络中资源查找方法的研究

资源查找是P2P网络中在至关重要的一环，本文主要分析了各种P2P网络模型的资源查找定位的方法，阐述了P2P的定义和思想，以Chord网络为例详细论述了结构化模型的结构及原理。并且提出了对基于DHT的结构化模型的改进方法。     

无结构P2P网络搜索方法及其改进

对等(P2P)计算是未来网络中的关键技术,对等网络是实现下一代互联网的重要组成部分。如何高效地搜索P2P网络上的资源是P2P网络实现的最为关键的问题。在讲述对等网络的基本搜索方法的基础上,分析了许多改进的搜索方法,包括基于转发的改进方法、基于缓存的改进方法和基于覆盖网拓扑优化的改进方法。     

SSON：一种基于结构化P2P网络路由的语义覆盖网络结构

本文基于结构化P2P网络路由机制,采用基于主题划分的方法,提出了基于结构化P2P网络路由的语义覆盖网络SSON。SSON通过结构化P2P网络的标识符映射机制,根据资源类别将结点组织成层次化的覆盖网络,该覆盖网络结构确保搜索限制在与查询主题相关的局部结点子集中。该结构充分利用了结构化P2P网络的优点,解决了基于非结构化P2P网络建立的语义覆盖网络的对主题群的搜索低效问题,同时克服了结构化P2P网络仅支持精确匹配查找的缺点,为结构化P2P网络提供了可靠、高效的语义查询机制,极大地提高了查全率。     

P2P网络中基于网络拓扑特性的信任管理

基于社会规则和非结构化P2P网络的拓扑特性,提出一个用于非结构化P2P网络的信任管理方案,给出评价信息的分布式存储方案和信任度的计算、更新、搜索方法。该方法的计算复杂度和报文通信量较低。仿真实验结果表明,该信任机制能有效抵制非结构化网络中恶意节点的攻击。     

一种新型的层次P2P搜索模型

在分析现有P2P模型的基础上，提出了一种新的P2P搜索模型，该模型是分层的混合结构，利用分组和建立搜索空间的机制，来提高搜索的效率，增强系统的可扩展性。同时为低带宽节点引入了搜索代理的机制，提高了带宽的利用率，减少了搜索延迟。而且为了增强网络的自恢复性，利用缓存机制引入了备用连接，使搜索模型具有较好的容错能力。     

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.     

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。     

一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略

针对非结构化P2P网络资源搜索算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出了一种基于邻居-邻居节点的非结构化P2P网络资源搜索策略,该策略可以在一定程度上防止路由环路的产生,同时综合考虑邻居节点的活跃度和资源命中数,选择下一条邻居节点路径转发查询消息,将查询信息发往目标可能存在的区域,因此减少了发往网络的查询信息包数量,节省了网络带宽.实验结果表明,该算法可以减少大量的冗余查询信息,提高资源搜索的成功率,是一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略.     

基于蚁群算法的非结构化P2P信息检索

非结构化P2P网络实现简单,是P2P信息共享系统的研究热点,但其存在搜索盲目、检索效率低的不足。针对其存在的问题,本文提出将改进的蚁群算法引入其中,构建了基于蚁群算法的P2P信息检索,使检索总是倾向于有利的方向;同时,有针对性的推荐服务能够减少盲目搜索,进一步提高信息定位效率。仿真结果表明,该系统所采用的信息检索与信息推荐相结合的策略能够有效地提高非结构化P2P信息检索的成功率,降低网络负载。