基于语义划分的P2P搜索技术研究

由于目前大多数结构化P2P都采用DHT技术,而DHT算法只能进行精确查找且命中率较低。为了提高查全率,文中提出一种基于语义划分的P2P搜索方法,通过空间向量模型利用资源文档的多个关键字建立文档的语义相似角,在Chord环的基础上增加一个基于语义相似角排列的语义环,首先利用Chord进行精确查找,当精确查找失败时转入语义环进行模糊匹配,从而通过Chord精确查找和语义模糊匹配的融合实现智能搜索,提高查全率。仿真实验表明：本算法实现了高查全率;在小规模稳定网络中能实现效率搜索。     

基于用户行为和社区发现的P2P资源检索方法

针对目前P2P（对等网）系统资源所存在的带宽占用严重、检索效率低下等问题,提出一种基于用户行为和社区发现的P2P资源检索方法。通过分析P2P文件系统中的海量的检索和下载行为,在DHT的结构化P2P网络之上构建资源关系网,挖掘资源之间的深层关系,用社区划分算法对资源划分社区后进行检索,用户的查询请求快速定位到相关的资源。实验表明,该方法有效提高了查全率和查准率。     

分布式P2P网络基于索引的资源发现研究

基于DHT的P2P网络很大程度地增加了网络的可扩展性和健壮性,但是它也带来了新的问题,在结构化的p2p DHT网络中,在事先知道所要搜索资源的全部关键字的情况下,通过DHT很容易定位到对应资源,但是,实际应用中,用户有时在搜索资源的过程中只给出了部分关键字,这时即使网络中存在相关资源也不能被发现.本文研究的重点就是如何在县现有可用的DHT网络模型的基础之上对其进行扩展,提出一种分布式的树型索引结构,使其能有效支持部分关键字匹配查询.     

P2P网络资源服务性能分析

P2P网络针对具体资源能提供多少搜索和传输服务能力?资源搜索的成功率和查全率是多少?目前,针对类似问题的研究还较少发现。针对非结构化P2P网络,建立P2P网络排队模型,研究P2P网络针对具体资源提供的搜索服务能力、传输服务能力以及资源搜索成功率和查全率;研究发现：资源搜索的查全率只与P2P网络属性相关,而与具体资源的数量无关;当TTL≥4时,可以保证多数情况下资源搜索的成功率和查全率。     

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。     

一种新的基于访问兴趣相似性的P2P网络模型

针对在非结构化对等网络(Unstructured Peer to Peer)中查找资源时传统资源搜索方法的检索效率不高、通信开销过大的问题,提出了一种新的基于访问兴趣相似性P2P网络模型。在对网络结构不作全面改变的情况下,通过发现访问频谱相似节点,建立少量访问频谱相似节点间的远程连接,可以改善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资源搜索算法。仿真试验证明,该模型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通信冗余信息量。     

一种基于本体的P2P网络搜索方法

现有P2P网络规模大、动态性高、异构性强.有效的搜索技术一直是P2P系统研究中的核心问题.本文针对无结构P2P网络泛洪搜索机制的盲目性所导致的查询开销大、效率低的问题,提出了一种基于本体的P2P网络搜索方法OA.该方法给出了一个基于本体的P2P网络搜索模型,并设计了一个全局共享的节点本体来表示和组织节点知识,以提高检索质量.同时,设计了一个节点聚类算法PCA来改善消息路由.实验结果表明,OA算法比Gnutella算法实现了更高的查准率和查全率.     

基于P2P的语义检索系统设计

P2P是近年来网络研究领域的热点。当前P2P网络的研究多集中在文件共享的应用,其检索机制只支持基于关键词的查询,缺乏对语义检索的支持。本文将语义网技术和P2P的优点结合起来,建立P2P网络的语义检索机制。通过建立基于本体概念的分布式倒排索引,使检索过程不再是关键词的精确匹配,而是通过不同节点本体中的概念之间的语义关系的逻辑推理实现检索请求与文档在语义上的匹配。实验表明,本文提出的结构化P2P网络语义检索方法,比基于关键词精确匹配的检索方法有较高的查全率和查准率。     

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%。     

基于Kademlia的P2P网络资源定位模型改进

根据基于分布式散列表(DHT)的P2P网络资源定位方法,将虚拟节点引入结构化P2P系统,在拓扑形成时充分利用网络访问的区域性和物理网络中节点的邻近性来降低访问延迟并优化路由选择。构建一种改进的基于Kademlia的P2P网络资源定位模型,提高了网络可扩展性和可管理性及网络运行效率和资源利用率。仿真结果表明,改进后的模型继承了DHT和Kademlia的优点,在路由选择、查找成功率和平均逻辑路径长度等方面的性能均优于原Kademlia模型。     

基于Chord协议的混合P2P模型

在结构化点对点(P2P)模型中,节点异构性会引起系统的不稳定。针对该问题,结合混合P2P模型的优点,构造一个基于Chord协议的混合P2P模型,将节点按处理能力分为超节点和普通节点,多个超节点被组织到同一个群组中,由超节点管理普通节点以提高系统稳定性。该模型采用基于拓扑感知的搜索算法,能较好地解决分布式哈希表(DHT)技术的路由绕路问题。实验证明,该模型在一定程度上降低查询延时,可提高查询效率。     

结构化P2P系统中基于网络定位的负载均衡算法*

结构化P2P系统中,各对等节点处理能力的差异以及关键字通常与一定的语义相关,导致系统中节点的负载不均衡。算法针对基于DHT的大规模计算网络中,计算任务在节点间分布不均衡的问题,提出了一种高效的基于网络定位的负载均衡算法：当某个节点的负载较小时,它将以自己为中心,与物理位置相近的节点构成一个星型结构区域,然后在这个物理位置相近的区域进行负载转移。该算法具有扩展性好、效率高、维护简单的特点。仿真实验表明本算法可以达到理想的负载均衡效果,并使负载转移开销减少了40%以上。     

结构化P2P网络拓扑匹配技术综述 *

结构化P2P网络中由DHT（分布式哈希表）来决定网络中资源的映射位置,这种方式在系统的可扩展 性和资源的定位速度上都有了很大的提高。但是,在利用DHT构建覆盖网络时,并没有过多地考虑底层物理拓 扑结构,因而产生了逻辑拓扑与物理拓扑的失配问题,造成了很多不必要的路由,降低了资源定位的效率。针对 这种情况进行了大量的文献调研,对结构化P2P网络拓扑匹配现有的算法进行了介绍,分析了各种算法的优缺 点,并在现有算法的基础上进一步展开研究。     

基于分类节点的P2P语义路由模型

对于P2P语义覆盖网络,语义信息的维护和智能路径的选择是实现的难点。根据小世界原理,提出了一种新的基于节点分类划分的P2P语义路由模型。通过建立节点本体来描述节点的网络结构和节点下的内容项,在此基础上创建了路由消息格式和节点分类划分的方法,然后创建了支持内容语义查询的节点内相关性内容查询算法和节点间消息路由算法。通过实验对比,该语义路由模型能够提高P2P系统下的内容查找速度并且能够显著降低占用的网络带宽。     

考虑搜索行为与节点内容的P2P搜索方法①

针对基于兴趣驱动的P2P搜索方法在挖掘节点兴趣和扩展搜索兴趣的上下文语义等方面不足,改进Social-P2P算法,给出考虑搜索行为和节点内容的P2P搜索方法。引入概念格理论,根据节点内容和用户搜索行为建立朋友列表,以朋友列表为形式背景构造概念格,建立兴趣域。搜索消息在概念格内查询,缩短搜索路径和减少搜索消息,概念偏序关系扩展查询消息的上下文语义,增强搜索精确度。实验验证该方法比Social-P2P搜索方法和泛洪搜索方法具有更好的召回率和精确率。     

基于新路由表的双向搜索chord路由算法

针对结构化P2P（Peer to Peer）网络资源高效搜索问题,提出了一种基于新路由表的双向搜索chord路由算法。该算法为解决chord算法路由表中存在着大量冗余信息,查找资源效率低下等缺点,提出了一个新的路由表构造公式。该公式首次加入路由因子概念,充分考虑了网络中节点个数和资源个数对路由表的影响,在不增加路由表项的前提下,不仅基本删除了路由表的冗余项,还实现了chord环的双向查找以减少平均查找跳数。实验仿真结果表明,该算法基本消除了路由表中的冗余信息,减少了平均查找跳数,有效地提高了资源的查找效率。     

P2P环境下面向应用的查询服务模型

影响DHT结构的P2P网络性能的因素主要包括关键字的查询效率和维护网络稳定的代价。从分析查询效率和节点规模的关系入手,提出面向应用查询服务（AOLS）,节点之间的逻辑关系采用二叉树结构,给出网络自组织逻辑关系算法和消息路由算法。实验表明,AOLS模型在查询效率和维护网络稳定代价2个方面都有较好的性能。     

基于节点兴趣的非结构化P2P网络拓扑结构研究

针对非结构化P2P网络中资源搜索算法搜索效率低、冗余消息量过多等问题,结合非结构化P2P网络拓扑结构特点,提出一种基于节点兴趣的完全二叉树（CBT-BI）非结构化P2P覆盖网络拓扑结构。在兴趣相似度高的节点之间建立逻辑连接,根据兴趣相似度值在完全二叉树中按序排列;在资源搜索过程中,使用基于洪泛算法的双向资源搜索方法。仿真结果表明,该拓扑结构使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少查询消息量,缩短了平均路由路径,提高了资源搜索效率。