支持多关键字的P2P搜索技术研究

在结构化的P2P网络中,传统的资源搜索过程大多采用DHT路由算法进行资源的定位和搜索,但这类网络只能支持单一关键字的精确匹配查询。针对这个问题,本文提出混合式的P2P网络模型,并在此基础上实现了支持多关键字搜索的搜索算法。首先为节点和资源关键字分配唯一的标识符,然后对资源关键字标识符进行拆分操作,并将拆分后的标识符存储到相应的节点上。在搜索过程中,只需根据拆分后的标识符查找相应的节点即可。结果表明,采用这种搜索算法的网络不仅能够支持多关键搜索,同时也能实现网络的负载均衡。     

基于移动Multi-Agent的P2P网络中资源搜索技术的研究

资源搜索是P2P网络中的关键技术.针对目前已有的资源搜索方法存在占用网络带宽过多、搜索时延过长,以及由于Peer节点的动态加入和离开导致资源搜索的不稳定性等缺点,在具有超级节点架构P2P网络模型的基础上提出了一种改进的基于移动Multi-agent的资源搜索方法.该方法通过移动Multi-agent间的协作来完成资源搜索任务.最后,通过实验验证了该方法是可行和有效的.     

基于Flooding的非结构化P2P网络搜索算法的研究

当前随着P2P网络的广泛应用,P2P搜索技术发展迅速,在非结构化P2P网络中,如何快速、准确对资源定位是当前研究的热点问题,针对非结构化P2P网络中的搜索方法——广度优先搜索（BFS）可扩展性差和搜索效率不高的缺点,文章采用改进BFS搜索方法,按照邻居节点的相似度采取有选择性的发送搜索消息,降低了网络负载,提高了搜索效率。     

混合网中的P2P资源共享机制

为减轻对等网络（P2P）应用造成的IPv4网络带宽紧张问题,提出了一种IPv4/IPv6混合网中基于层次化分布式散列表（DHT）的P2P资源共享机制. 该机制使得IPv6和IPv4节点可查询和获得彼此DHT覆盖网中的P2P资源,实现P2P应用在IPv4/IPv6之间的互操作. 仿真结果表明,该P2P资源共享机制能够适应IPv4/IPv6混合网的特性,并具备很好的扩展性和负载均衡特性.      

混合型P2P网络中的基于Gossip的动态自适应算法

为了提高搜索的性能,出现了混合P2P网络搜索方法。在混合P2P网络中,关键的问题在于确定资源的流行程度。针对该问题,该文提出了一种基于Gossip的动态自适应算法(DAHG),通过抛硬币操作估计节点加入和离开P2P网络时所带入和带走的文档副本数;并通过Gossips传递估计值,获得资源的流行程度。仿真结果表明,该算法具有良好的适应性,能够反映P2P网络中节点和资源的动态性,从而选择出正确的资源搜索方法,减少搜索响应时间和提高资源的命中率。     

P2P智能重叠网络中间件模型

为提高系统开发效率,降低成本,建立P2P智能重叠网络中间件模型,将基本的P2P服务从具体业务功能中剥离出来,并封装成独立的P2P服务中间件对外提供服务;该模型采用基于应用层的物理网络拓扑探测技术,改善overlay拓扑,使其与底层物理网络结构趋于"吻合";聚集邻近的节点,形成虚拟的超级节点,作为整体对外提供服务,从而"弱化"peer的动态性对系统性能的影响;采用综合链路评估算法,择优选路,提高网络搜索和传输效率.仿真实验和测试结果说明P2P智能重叠网络中间件模型能明显改善系统性能.     

P2P网络中相似文本的聚集存储和模糊查询

针对目前各种结构化P2P协议在对资源进行查询时依赖于准确的全局唯一标识符(Global Unique Identifier),无法实现相似资源的模糊查找的问题,提出了一种资源发布和查找策略,实现了相似文本的聚集存储和模糊查询。该策略首先根据文本内容生成具有强鲁棒性的指纹,以该指纹作为文本在P2P网络中发布的基础,实现将相似的文本发布到同一节点或相邻节点,进而实现高效的分布式相似文本查询。该算法构建在分布式哈希表(DHT)路由基础之上,适用于各种以DHT为特征的结构化P2P系统。     

一种基于社会行为的非结构化P2P搜索算法

针对非结构化对等网络(P2P)中信息资源搜索效率低的问题,给出一种基于社会行为的单跳算法。为网络中每个节点引入朋友列表和查询记录列表,记录过去的搜索经验,用于同伴选择和路线查询,之后排列节点价值,更新列表。利用基于推荐节点搜索、基于有用的朋友节点搜索和基于邻居节点搜索3种机制,搜索所需资源。仿真结果表明,所给算法可减少搜索跳数,提高搜索成功率,减少冗余消息,节省内存空间。     

基于IPv6和P2P的网络资源共享机制研究

在Internet飞速发展的现状下,人们对各类资源种类和访问速度的要求越来越高,为此如何提供高质量的网络资源,满足广大人民的网络文化需求成为当今社会的热点问题。针对网络资源的共享问题,本文设计了一种基于IPv6和P2P的网络资源共享模型。模型采用分簇网络进行节点间数据通信,减少因节点频繁进出的网络抖动发生。采用Kademlia算法对DHT分布式哈希优化,提高节点的识别准确率。利用TRCBC模型进行系统数据的访问控制,保证系统数据的完整性。模型已于2011年开始在长春理工大学的极光BT平台上应用,实践证明是一种有效的资源共享模型。     

基于JXTA的层次性P2P搜索引擎框架的研究与设计

提出了一种用层次性P2P搜索体系来解决集中式搜索中的中心节点瓶颈问题,以及纯粹P2P搜索中的查询消息风暴和网络扩展性问题,并在P2P应用开发平台JXTA上开发了层次性P2P搜索系统原型,在小规模网络上进行了测试.测试结果验证了所提出的层次性P2P搜索体系结构及相应查询路由机制是可行的.     

基于社会网络的分组机制在P2P中的应用

分析了现有P2P存在的安全问题,提出了一种基于社会网络的分组机制。该机制基于社会网络的成 员管理把节点分成不同的组,组内节点具有相同的资源。可以有效地避免不必要的资源请求,减少了相互恶评的可 能;组间节点的请求可以更加高效。     

基于社会网络的分组机制在P2P中的应用

分析了现有P2P存在的安全问题,提出了一种基于社会网络的分组机制。该机制基于社会网络的成员管理把节点分成不同的组,组内节点具有相同的资源。可以有效地避免不必要的资源请求,减少了相互恶评的可能;组间节点的请求可以更加高效。     

基于内容的P2P文件共享系统

对等计算(Peer-to-Peer Computing)是一种新型的、极具潜力的计算形式,文件共享是P2P的主要用途.现有P2P系统一般适用于小规模网络,且搜索效率低.本文提出一种基于内容的P2P文件共享系统(Content-Based P2P File Sharing System,简称CBPeers).与目前已有的P2P网络相比,CBPeers在保证搜索效率的同时,充分考虑到网络用户的互异性.与基于节点簇的Super-peer网络相比,CBPeers具有较低的网络搜索负载量.     

基于行为特征的P2P流识别研究

在网络中,P2P节点与非P2P节点比较,具有不同的行为特征。P2P网络中的主机可以同时上传和下载文件,因此P2P节点兼具服务器（server）和客户机（client）的双重角色。同时P2P应用具有持续时间长的特点。基于这一特征,结合P2P应用的行为特点,提出一种基于行为特征的P2P流识别模型,为可重构路由交换设备的研究和设计提供技术支持。仿真实验结果表明,该方法能够有效识别P2P业务流。     

一种感知底层网络属性的对等式资源发现方法

为解决DHT Overlay难以保证底层网络属性QoS的问题,在支持多维范围查询的基础上,提出了感知底层网络属性的对等式资源发现方法PUNA。PUNA利用空间填充曲线,对资源的多维属性进行降维映射,通过一次查询可以发现同时满足网络应用属性和底层网络属性需求的资源。PUNA能够方便切换到一般的多维范围查询,具有良好的兼容性。针对不同的网络状况,设计了并行查询方案P-PUNA和串行查询方案S-PUNA,分别适用于时延紧迫型查询和带宽紧迫型查询。实验结果表明在时间复杂度上P-PUNA为O(logN),S-PUNA为O(log(NlogN)),具有良好的查询性能。