P2P空间矢量数据索引网络组策略的优化研究

近几年来P2P网络系统由于其出色的数据共享功能和数据传输效率得到飞速的发展。特别在具有海量数据的地理信息系统中,P2P网络以其利用客户资源协同的组策略可以有效提高当前整个索引系统的性能。文中将针对当前组策略节点选择的不足之处,提出一种适用于P2P空间矢量数据索引网络客户组成员节点优化加入算法和相适应的节点动态替换算法。在综合了索引网络节点时延、带宽的基础上,加入可调权值在这两者之间进行平衡,最后得出节点的性能指标并实现算法。仿真结果表明该策略可以优化客户组成员的组成结构,从而提高空间索引网络的性能。     

IS-P2P:一种基于索引的结构化P2P网络模型

在分析无结构与有结构P2P网络结构的基础上,提出了一种新的基于索引的有结构P2P网络模型IS-P2P（Index-based Structured P2P Networks）.IS-P2P网络采用两层混合结构,上层由比较稳定的索引节点组成有结构索引网络,使用文档路由搜索机制,提供资源的发布和查找功能.下层由普通节点组成分布式网络.IS-P2P模型充分利用P2P网络中节点的性能差异,具有高效的查找性能,且能适应P2P网络高度动态性.进一步计算IS-P2P模型中索引网络路由性能、查询处理速度、索引节点索引数据库大小以及索引节点转发查询消息代价表明,IS-P2P具有良好的性能.     

非结构化P2P网络资源搜索改进算法

为了改善非结构化对等网络(peer-to-peer,P2P)资源搜索的网络负载大、搜索时间长的缺点。对现有P2P网络资源搜索算法进行了研究,在此基础上,提出一种基于索引表的跳跃式算法,该算法中每一个节点存有一定数量邻居节点的资源索引,节点利用资源索引表以跳跃方式查询节点,网络中的某些节点需要查询资源索引表,而某些节点无需查询资源索引表,直接转发查询消息即可。通过OPNET进行仿真实验表明,该算法能有效的减少网络负载和搜索延时,提高了搜索成功率。     

基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法

P2P系统的可用性取决于查找数据的有效方法。利用节点兴趣和节点与中心节点的通信延迟建立链接,动态分组P2P网络的节点,查询节点通过中心节点转发搜索请求给其他中心节点,中心节点收到搜索请求后,若查找资源的主题排在本组关注的前K（K一般取1～3）位,则搜索本组内所有节点。在此基础上,提出了一种基于P-范式模型的P2P网络分组查询算法。算法分析和实验结果表明该算法的性能优于MSW查询算法。     

一种P2P网络环境下的OLAP查询方案

传统网络环境和P2P环境中,客户端向OLAP服务器提交OLAP查询,并从服务器获取查询结果,OLAP服务器的负载将随着客户端的增加而急剧增加。设计了一种基于P2P（Peer-to-Peer,点对点技术）技术的DQDC（Distributed Query Data Cube,多维数据集的分布式查询）算法,实现P2P网络中语义级的多节点Data Cube数据共享,从而提高系统整体的决策分析性能。     

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.     

TIM:一种P2P网络激励机制

在Peer-to-Peer网络中,Free-riding行为严重影响了P2P网络的可供使用的资源总量,降低了P2P网络的整体服务能力.针对这一问题,提出一种基于信任的激励机制TIM,适用于非结构化P2P网络.从多个方面统计了节点转发查询的能力,从而确定节点的查询被转发的范围;通过比较请求节点和服务节点的信誉来决定请求节点获取服务的概率;在选择响应节点时,优先选择信誉度高的服务节点.给出了信息的放置方法及查询转发、服务提供、响应处理三方面的算法.仿真实验和分析表明.激励机制TIM可以有效识别搭便车节点和恶意节点.并促进了节点之问的合作,提高了P2P网络的整体可用性.     

基于兴趣挖掘的纯P2P搜索机制研究与实现

在纯P2P环境下，搜索机制是影响信息检索的关键因素之一。本文提出一种基于兴趣索引表的搜索机制，并在此基础上实现纯P2P信息检索原型系统Isearch。该机制首先利用向量空间模型将文件内容向量化，然后对向量空间进行聚类，得到节点的兴趣度，再计算节点之间的兴趣相似度，在本地建立兴趣索引表。在搜索时，根据兴趣索引表直接将查询请求转发到有相似兴趣的节点。实验结果表明，该机制既不影响查询结果，又能减少访问节点的数量，提高查询效率。     

基于兴趣挖掘的非结构化P2P搜索机制研究与实现

在非结构化P2P环境下,搜索机制是影响信息检索的关键因素之一.提出一种基于兴趣索引表的搜索机制,并在此基础上实现非结构化P2P信息检索原型系统Isearch.该机制首先利用向量空间模型将文件内容向量化,然后对向量空间进行聚类,得到节点的兴趣度,再计算节点之间的兴趣相似度,在本地建立兴趣索引表.在搜索时,根据兴趣索引表直接将查询请求转发到有相似兴趣的节点.实验结果表明,该机制既不影响查询结果,又能减少访问节点的数量,提高查询效率.     

移动P2P网络中基于超级节点的资源发现算法

移动P2P网络节点具有的移动性,往往导致网络搜索性能变差,同时引起资源搜索成功率的降低以及系统的不稳定性.本文提出一种基于超级节点的资源发现算法(RDBS),它选择性能高且动态性弱的节点作为超级节点,并采用候补超级节点进行快速查询,有效改善了移动P2P网络中资源搜索性能和系统的稳定性.实验结果表明,该算法降低了索引信息的失效率、缩短了查询延迟并且提高了资源搜索的成功率.     

一种新的P2P空间矢量数据索引网络的研究*

针对当前P2PGIS研究在多尺度、多图层空间矢量数据索引方面的不足,从应用实际出发,提出了一种新的P2P空间矢量数据索引网络。该网络扩展了已有的混合式索引网络结构体系,利用金字塔融合多尺度构建分布式四叉索引树;在此基础上,提出相应的分布式空间矢量数据的查询算法,并用数学方法进行了性能分析。原型系统性能测试结果表明,该索引网络能有效地减少网络负担,提高空间索引的效率。     

面向用户需求的非结构化P2P资源定位泛洪策略

在非结构化P2P网络中,如何对用户所需资源进行快速、准确定位是当前研究的热点问题,也是P2P应用领域面临的核心问题之一.相关的非结构化P2P资源定位算法在查准率、查全率和查询成本上难以同时被优化,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.为此,提出一种面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略(user requirements resource location strategy,简称U2RLS).该策略的创新点是:在原有非结构化P2P网络资源定位泛洪算法的基础上,融入用户需求、用户偏好、用户兴趣度等因素,首先进行用户资源子网划分;采用带有用户需求信息的泛洪和查询索引机制,对用户所需资源进行精确定位.该策略有效避免了因海量信息引起的网络风暴、信息重叠和资源搜索偏覆盖等问题,从而解决了查询节点盲目使用中继节点的现象.实验结果表明:面向用户需求的非结构化P2P资源定位策略U2RLS以其高搜索成功率、有限网络资源消耗和短查询时间响应等优势,能够显著地提高用户资源定位效率.     

面向多图层的空间矢量数据缓存更新策略研究

为提高P2P空间矢量数据索引网络的性能,在已有混合结构P2P空间索引网络的基础上,引入缓存机制,并提出了一种新的面向多图层的空间矢量数据缓存更新策略。该策略针对空间矢量数据多图层特性,综合考虑图层优先级以及查询频率对于缓存更新的影响,合理地利用了缓存空间。同时,将缓存更新抽象成0/1背包问题的数学模型,采用遗传算法对其优化求解。仿真结果表明该缓存更新策略可以增加缓存命中率,提高空间索引效率。     

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.     

EIR：具有超级结点的非结构化P2P中多维数据搜索框架研究

在具有超级结点的非结构化P2P系统中，研究了复杂多维数据的查询搜索策略，提出了一个应用于具有超级结点的非结构化P2P网络的综合框架，在该框架中，能够实现对多维数据共享、索引以及查询等操作的处理。以R^＊-tree索引树为基础，提出了一种能够应用于P2P的扩展R^＊-tree索引树，即EIR-tree树，研究了系统中集群信息的收集与维护、EIR-tree树的构建与维护等方法和措施。     

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。     

PeerRank:一种无结构P2P资源发现策略

资源发现是P2P应用所面临的最核心问题之一.相关的无结构P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制,这会造成严重的网络带宽负担以及巨大的索引维护开销.给出了一种无结构P2P环境下能够节约带宽、容易维护的自适应搜索策略PeerRank.PeerRank依据用户结点命中查询的历史信息赋予结点相应权值作为查询消息路由的依据,引导查询快速接近目标资源.自适应缓存机制和索引机制的引入使搜索性能大为加强.最后的实验表明,附带自适应缓存和索引的PeerRank以其高搜索成功率、多副本发现和很短的时间响应,能够显著地提高资源发现性能.     

ReMIS：面向再制造信息共享的P2P网络模型*

针对当前再制造生产的特点和实际需求,设计了一种面向再制造信息共享的P2P网络模型ReMIS。为适应再制造网络的高度动态性,模型采用基于自然簇和主题簇构成的两层混合结构,上层由主题对等体组成结构化的主题网络,下层由普通对等体组成P2P网络。ReMIS采用基于主题簇的资源分类和检索机制,能够确保在处理海量再制造资源信息的检索请求时具有较高的路由性能和查询性能,并能减少再制造生产中的词汇语义冲突;同时,发布/订阅机制的应用使再制造企业获取实时信息成为可能。相关性能分析表明,ReMIS网络是高效可行的,可以适应再     

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。