语义覆盖网最佳规模的数学分析

现在大量研究者通过语义覆盖网构建来提高P2P网络资源查询效率,但在语义覆盖网最佳规模大小上缺乏研究。考虑运用数学方法对语义覆盖网络进行数据建模,对路由算法的路由性能指标的求解方法进行研究,并分析语义覆盖网规模与路由性能指标之间的关系。通过模型的分析和求解,得出了社区的最佳规模大小,为语义覆盖网构建与研究提供了有力的支撑。     

SemreX:一种基于语义相似度的P2P覆盖网络

对等(peer-to-peer)网络的非集中结构、良好的自治性及容错性等特征,使其可能成为Internet上有效的信息共享模型.然而,内容定位问题仍然是大规模P2P网络中信息共享所面临的挑战.SemreX系统是一种P2P网络环境下的文献检索系统.针对SemreX系统,提出一种基于语义相似度的P2P拓扑管理和查询路由算法.仿真实验结果表明,语义拓扑能够有效地提高系统的搜索效率.     

基于混合P2P网络模型的语义检索方法研究

在语义理解的基础上检索出满足用户需求的信息,是P2P走向更广泛应用的关键技术之一.提出了一种支持语义的混合P2P网络模型M-Chord,采用基于元数据规范模板(MST)的语义描述模型,结合Chord和语义覆盖网的技术特点,对基于MST的语义覆盖网动态生成方法进行了设计,提出了语义扩展路由的概念,并在上述研究的基础上提出了语义检索方法.通过实验分析表明,M-Chord具有较好的扩展性和语义检索性能.     

基于话题概率模型的语义社区发现方法研究

语义社会网络(Semantic social network, SSN)是一种由信息节点及社会关系构成的复杂网络, 也是语义信息时代社会网络技术研究的热点, 相较于传统社会网络更具实用价值. 其研究内容包含了社会网络的语义分析及社会关系分析, 因此, 语义社会网络的社区挖掘建模具有一定的复杂性. 在语义社会网络的社区挖掘研究方面, 本文分析了当前基于话题概率模型的语义社区发现方法, 并在综述其内容的同时总结了各方法的优缺点, 为后续研究提供了理论基础. 在语义社会网络社区挖掘结果的评判方面, 本文归纳了相关的评价模型, 并通过实验分析对比了各模型对拓扑相关性和语义相关性的倾向性.     

一种面向语义重叠社区发现的Link-Block算法

语义社会网络是一种由信息节点及社会关系构成的新型复杂网络,传统语义社会网络分析算法在进行社区挖掘时需要预先设定社区个数,且无法发现重叠社区.针对这一问题,提出一种面向语义社区发现的link-block算法.该算法首先以LDA模型为语义信息模型,创新性地建立了以link为核心的block区域LBT(link-block-topic)取样模型;其次,根据link-block语义分析结果,建立可度量link-block区域的语义链接权重方法,实现了语义信息的可度量化;最后,根据语义链接权重建立了以link-block为单位的聚类算法以及可评价语义社区的SQ模型,并通过实验分析,验证了该算法及SQ模型的有效性及可行性.     

具有小世界特性的语义覆盖网络模型

目前大多数的结构化覆盖网络模型忽略节点的聚类性和对称性,并且只能提供精确的资源查询机制。为此,给出一种具有小世界特性的语义覆盖网络模型。该模型采用显式分区机制、语义搜索链和组扩散机制。分析和实验结果表明,该模型比现有的覆盖网络模型Chord和CAN具有更好的网络性能,搜索效率更高,且具有较好的多匹配结果查询能力。     

利用Gnutella网络的拓扑特性改进其可扩展性

分布式P2P网络Gnutella模型拓扑节点的分布不仅呈现典型的“幂规律”(PowerLaw),而且还具有明显的“小群体”(SmallWorld)特征。但是其对等机共享信息查询的搜索、定位路由协议仅使用“洪泛”算法,因此存在可扩展性问题。论文针对Gnutella网络拓扑节点具有的这些分布特性,提出了一种充分利用这些特性,基于“最大聚集度优先”的查询包路由改进策略,经模拟分析其协议的性能后证明,该策略能有效地提高Gnutella网络的可扩展性。     

一种语义嫡的社区划分模型及其应用研究

根据复杂网络中整个网络由若干个社区组成和用户通常只对少数主题感兴趣的事实,通过社区语义墒和社区间语义间嫡,提出了一种基于语义信息的社区结构划分模型,将网络划分为几个语义社区,并将其应用在服务注册中心的具体问题中,同时通过社区负载容量等参数进行了实验分析。实验结果表明,该模型充分考虑到了社区间的语义特性,在应用中效率有显著提高,为语义社区结构中的服务注册中心部署提供了新的途径。     

基于树与环应用层组播覆盖网的研究与比较

由于应用层组播在部署和实现方面的优势受到学术界的广泛关注.应用层组播协议在不同的覆盖网络拓扑结构(如树、网、环)下具有不同的性能特征.因此,比较应用层组播覆盖网的性能是评估覆盖网络拓扑优缺点的关键.在NS-2下对基于树、环的覆盖网络进行仿真.仿真结果表明,尽管环型覆盖网比树型覆盖网具有较高路径伸展度和较高链路强度,但在单个组播组成员失效或离开的情况下,它提供了恒定的、更低的节点度和较高数据传送率.     

基于随机游走的语义重叠社区发现算法

语义社会网络是由信息节点及社会关系构成的一类新型复杂网络,因此语义社会网络重叠社区发现是传统社区发现研究的新方向.针对这一问题,提出基于随机游走的语义社会网络重叠社区发现算法,该算法首先以LDA(latent Dirichlet allocation)算法为基础建立语义空间,实现节点语义信息到语义空间的量化映射;其次,以语义空间中节点信息熵作为节点语义信息比重,以节点的度分布比率作为节点关系比重,建立节点语义影响力模型及语义社会网络的加权邻接矩阵;再次,以语义影响力模型和加权邻接矩阵为参数,提出一种改进的语义社会网络重叠社区发现的随机游走策略,并提出可度量语义社区发现结果的语义模块度模型;最后,通过实验分析,验证了所提出的算法及语义模块度模型的有效性和可行性.     

SemreX: Efficient search in a semantic overlay for literature retrieval

The World Wide Web is growing at such a pace that even the biggest centralized search engines are able to index only a small part of the available documents on the Internet. The decentralized structure, together with the features of self-organization and fault-tolerance, makes peer-to-peer networking an effective information-sharing model; however, content searching still remains a serious challenge of large scale peer-to-peer networks. In this paper we present SemreX, a semantic overlay for desktop literature/ document retrieval in peer-to-peer networks. We present a semantic overlay algorithm by which semantically similar peers are locally clustered together, and long-range connections are rewired for a short-cut in peer-to-peer networks. Based on the semantic overlay, a heuristic query routing algorithm is proposed for efficient content searching. We conduct a comprehensive simulation to evaluate the search performance of our algorithms. Results show that search in our SemreX semantic overlay greatly improves search efficiency.     

一种基于分组的语义对等网络

以语义网络理论为基础,结合GCNET拓扑结构,提出一种基于分组的语义对等网络——Semantic GCNET,充分利用GCNET网络具有小世界特征的优点,确保其搜索限制在与查询主题相关的局部节点子集中,解决其他一些语义对等网络对主题群搜索低效的问题,克服一些语义对等网络仅支持精确匹配查找的缺点。实验结果表明,Semantic GCNET具有高效的语义查询性能和查全率。     

Distributed Suffix Tree Overlay for Peer-to-Peer Search

Establishing an appropriate semantic overlay on peer-to-peer (P2P) networks to obtain both semantic ability and scalability is a challenge. Current DHT-based P2P networks are limited in their ability to support a semantic search. This paper proposes the distributed suffix tree (DST) overlay as the intermediate layer between the DHT overlay and the semantic overlay to support the search of a keyword sequence. Its time cost is sublinear with the length of the keyword sequence. Analysis and experiments show that the DST-based search is fast, load-balanced, and useful in realizing an accurate content search on P2P networks.     

TBSN:一种基于分类层次的P2P网络

构建语义覆盖网络是支持基于语义的搜索、提高P2P网络查找性能和可扩展性的重要手段.现有的基于分类层次的P2P语义覆盖网络并不能充分利用分类层次所包含的语义信息,为此提出了一种基于分类层次的P2P网络(TBSN),该网络充分考虑遵循某种分类层次的数据源的特点,能够利用分类层次所包含的语义信息,动态地将peer节点聚簇成不同的语义簇,语义簇之间根据语义关系建立相应的语义路由,从而形成了一种基于语义的P2P网络.每个语义簇由一个super-peer节点和多个peer节点组成,仅负责回答其语义子空间上的查询.查询根据语义首先被路由到可能有结果的语义簇中,然后转发给相关的peer节点,从而减少查询所涉及的节点和消息的数量,提高了网络的性能.实验表明,TBSN网络在查找性能和开销之间取得了良好的平衡,同时较好地保持了语义簇之间的负载平衡和簇中数据之间的语义关系.     

Facilitating Service Discovery with Semantic Overlay

Service Oriented Architecture （SOA） and Peer-to-Peer （P2P） computing share many common characteristics. It is believed that the combination of the two emerging techniques is a very promising method in promoting the web services （WS）. Because the service discovery plays a key role in the integration, here a P2P-based framework to manage the knowledge of service and locating services is proposed. In this paper, the details of the principle, constructing and maintaining of service semantic overlay architecture have been described, and the way how the semantic overlay facilitates discovery of service resources is illustrated. To enable the semantic web service superiority, Service Ontology, which is considered as the service semantic model, is employed to depict service. The service discovery includes two phases： searching on the service semantic overlay; and local discovery in peer＇s service repository. Various solutions have been proposed to realize those two phases. Furthermore, tests are carried out to evaluate service discovery on the architecture.     

基于语义网和小世界理论的对等网搜索机制

针对目前超结点网络研究中的不足，该文基于语义网和小世界理论提出了一种对等网搜索模型——SemanticP2P。模型中结点依据小世界理论在物理上形成自然的区域自治系统(AAS)，各AAS依据幂规律选取各域内的超结点，超结点再根据语义关系形成多个超结点语义网(SSN)，从而形成一个层次化的超结点叠加网络模型，并对其中结点的组织、SSN的构造、搜索机制等进行了阐述，最后通过实验的验证，证明了模型的合理性与有效性。     

构造基于信任机制的自组织资源拓扑

利用P2P覆盖网络(P2P overlay networks)进行资源组织是当前研究的热点,如何保证资源获取的可靠性是研究人员面临的一个主要问题.利用节点的动态自组织属性,基于节点物理位置的拓扑构造可以提高P2P网络的性能,但没有关注P2P网络中恶意节点的问题;基于偏好的拓扑构造可以有效地提高资源共享和搜索的效率,但没有考虑节点实际提供服务的能力和节点行为的可靠性.提出了一个基于信任机制的自组织资源拓扑构造方案,利用Bayesian方法根据节点的行为来评估节点的信任度,通过节点间基于信任关系的链路更新,构造出新的自组织拓扑结构.仿真实验表明,该拓扑结构不仅有利于节点发现资源的效率,提高整个P2P网络的交互性能,还能使节点聚集在服务能力较强的可信节点周围,保证资源选取的可靠性.     

Semi-Fluid content distribution model for fast data dissemination in heterogeneous overlay networks

Overlay networks and peer-to-peer networking have emerged as alternative solutions to solve many problems related to massive information distribution and processing tasks by providing enhanced services in the application layer. For instance, overlay networks can improve data dissemination in P2P file sharing overlays and Content Distribution Networks (CDNs). In such overlay networks, delay is considered as a critical performance metric. A viable content distribution model could considerably minimize the completion time and would lead to efficient utilization of resources such as network bandwidth. The main objective of this paper is to design a new flexible content distribution model for fast data dissemination in overlay networks with heterogeneous nodes. The proposed “Semi-Fluid” content distribution model is a hybrid model that enables fast data dissemination in overlay networks by combining Chunk and Fluid content distribution models. In this new content distribution model, the chunk content is distributed into heterogeneous overlay nodes in a fluid manner. The proposed hybrid content distribution model eliminates both a backpressure problem caused by the Fluid content distribution model, as well as a chunk transition delay caused by the Chunk content distribution model. The performance of the proposed Semi-Fluid content distribution model has been evaluated by mathematical analysis as well as by real implementation over the “PlanetLab” platform, and the obtained results show that the Semi-Fluid content distribution model efficiently reduces the total download time of the clients. Hence, the Semi-Fluid content distribution model can be deployed as a promising solution for fast data dissemination in heterogeneous overlay networks.