基于资源路由表的P2P改进模型

许多非结构化P2P网络如Gnutella采用的“洪泛”广播机制造成了严重的网络拥塞,降低资源定位的效能,增加网络流量。针对该问题,在现有P2P技术的基础上结合传统的客户-服务器结构构造一个混合P2P模型,提出一种基于资源路由表的路由算法,并对该算法进行分析。仿真结果显示,该模型能够有效地减小P2P系统的网络流量,缩短响应时延。     

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。     

基于反馈的非结构化P2P网络混合搜索算法

为了提高P2P网络搜索效率和有效地减少冗余消息,提出一种基于反馈的混合搜索算法,将查询消息在某些高度数节点处转发给多个邻居节点而在其他节点处只转发给一个邻居节点,并且在搜索过程中利用先前搜索的反馈信息来指导搜索,以选择能够返回最多最近响应结果的邻居节点转发消息.算法分析和实验结果表明,该算法不仅实现了较高的成功率、响应率和搜索效率,还能有效地减少冗余消息,并且具有良好的自适应能力,能快速适应不断变化的网络行为.     

基于P2P的资源搜索算法探讨

服务器的不堪重负和分布在网络中的闲置资源促使了一种新的网络范例即对等计算(Peer-to-Peer,简称P2P)的出现。介绍了P2P的3种类型,提出了基于根服务器的P2P搜索算法的设计。     

资源密度对P2P搜索算法的影响

在无结构P2P网络中,资源密度影响搜索算法的搜索时间、通信开销以及搜索策略的设计与选取.在资源随机分布的假设下分析了资源密度同搜索性能的关系,给出了随机漫步和洪泛搜索的平均搜索时间和通信开销下界,并分析得出结论:增加资源备份或者降低节点被重复搜索的概率能显著提升稀有资源的搜索性能,但较难提升稠密资源的搜索性能.基于上述理论分析,提出了一个随机漫步改进算法以验证结论.仿真实验表明,实验数据同理论分析结果符合.     

P2P网络资源搜索方法研究

对等计算（P2P Computing）是下一代网络中的关键技术之一。如何高效地搜索P2P网络上的资源是P2P网络设计中最为关键的问题。文章介绍了P2P网络的特点及分类，在分析P2P网络的基本搜索方法的基础上，对各类搜索方法进行了分析和研究。     

基于P2P的网格资源搜索技术研究

在网格搜索技术中,P2P模式有C／S模式无可比拟的优势。文中提出了一种基于P2P技术的网格资源搜索模型,并阐述了一种资源动态搜索机制。     

P2P网络资源负载模型研究

P2P负载占据大量的Internet带宽,对骨干网络造成很大威胁.为了掌握P2P负载量的生产机制,管理P2P流量,通过分析P2P协议,建立P2P网络排队模型和P2P资源负载模型;通过仿真实验,分析相关因素对资源负载量的影响.发现:节点平均度和搜索协议TTL值,特别是TTL值,对具体资源的负载量影响最大;资源负载量随节点规模、资源初始数量、资源总量而增长,但当这些因素数量达到一定规模时,其数量的变化对资源负载的影响明显变小.     

反馈机制在P2P网络资源搜索中的应用研究

资源搜索是P2P网络的关键问题。目前P2P网络资源搜索中对反馈机制的应用研究较少,这样每次搜索对成功历史没有充分利用,搜索效率较低。该文针对此问题提出了基于改进的Rumormongering协议的资源发布算法BDFB(BidirectionFeedback),并将其应用到P2P网络资源搜索的反馈机制研究中,充分利用成功历史,提高资源在网络中的知名度,从而提高P2P网络中资源搜索效率。     

基于P2P的制造资源搜索引擎的研究与实现

资源共享是网格技术追求的目标之一,基于中心服务器的集中式系统虽然具有易控制、维护方便等优点,但同时带来了很多问题,如中心服务器会成为整个系统的瓶颈、通信效率较低、检索资源的范围仅仅局限于资源的提供者等。P2P中对等点（Peer）之间通过直接互连,实现动态共享资源。本文结合P2P的网络特点,构建了一个面向制造业的资源共享平台——制造资源搜索引擎（Manufacturing Resource Search Engine,MRSE）,对其中的关键技术进行了研究、提出了基于XML的资源搜索策略,给出了XML的两种同步机制,并且在快速原型制造网格中实现了制造资源搜索引擎。     

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。     

多关键字云资源搜索算法

云计算的核心是在虚拟化技术的基础上,通过互联网技术为用户提供动态易扩展的计算资源。利用中心服务器的计算模式来管控网络上大量云资源使得中心服务器成为整个系统的瓶颈,不利于云计算的大规模应用,因此提出使用对等网络技术构建分布式的云资源索引存储和查询系统,但是结构化拓扑系统维护比较复杂,一般不支持复杂搜索条件查询。本文提出了一种多关键字云资源搜索算法。在基于分层超级节点的云资源搜索算法基础上进行路由算法改进,希望实现多关键字的精确查询。对多关键字的生成、分割及存储做出了详细说明,提出一种有效的基于数据集的索引搜索策略,实现了包含三个或三个以上的关键字高效、准确查询。分析实验结果证明了算法明显提高了资源搜索的命中率,尤其是随着关键字数目的增多,不仅保证了资源搜索的命中率,同时大大增加了资源的召回率。     

基于P2P的资源搜索方法研究

基于Peer-tO-Peer(P2P)理念的搜索方法较传统搜索方法具备更强的实时性和有效性，为新一代搜索引擎的研究提供了新的思路。文中首先介绍了基于F2P搜索方法的特点及分类，描述了各类基于F2P的资源搜索方法。在此基础上，分析了各类搜索方法的优缺点，并阐述了各类搜索方法的改进思路。最后探讨了基于F2P的资源搜索方法的研究与发展方向。     

非结构化P2P网络中IACO资源搜索算法

针对非结构化P2P网络中资源搜索效率低、冗余消息较多的情况, 提出一种基于兴趣因子的蚁群优化算法（IACO）。该算法充分考虑了节点价值对资源搜索的影响, 在传统蚁群算法中引入节点的兴趣因子, 以动态调整节点价值和信息素在计算转发概率时的权重关系, 有效地指导了资源查询路径的生成。仿真结果表明, 该算法可以显著提高资源查询的成功率, 同时在一定程度上减少了网络中的冗余消息量。     

改进的非结构化P2P网络搜索算法

如何高效地搜索资源是P2P网络中最为关键的问题.非结构化的对等网络,一般以广播方式作为其搜索的基本策略,引发较大的网络流量.针对以上问题,提出了一种利用节点积累的经验指导节点传播查询的路由搜索算法.在该算法中,通过记录节点关注的主题、主题的信息量大小和满足主题的目标节点,并建立对应关系表.当节点收到查询后,就利用该表来指导节点选择查询,以便更快地找到查询结果.仿真结果表明,该算法有效地减少了查询带来的网络流量,提高了查找的成功率.     

基于P2P的分布式搜索算法研究

针对目前P2P系统中广泛采用的泛洪搜索方法中产生大量冗余搜索包的缺点,提出了一种基于小范围P2P搜索环境的全新搜索模型——将广度优先搜索算法和本地索引搜索算法相结合,以增强节点间的交互能力。最后用数学方法证明了它的有效性。     

混合P2P系统中散播自适应算法的改进

在混合P2P系统中,散播自适应算法提高了资源搜索的效率。该文针对随机散播算法在资源知名度传播方法上存在的冗余信息和资源知名度一致性之间的矛盾,提出一种基于节点地址的资源知名度传输方法,采用资源知名度根据节点地址不进行重复发送的方法,结果证明该方法比随机散播算法具有更少的传输时间及更低的传输开销。     

基于P2P的资源搜索方法研究

基于Peer-to-Peer (P2P)理念的搜索方法较传统搜索方法具备更强的实时性和有效性,为新一代搜索引擎的研究提供了新的思路.文中首先介绍了基于P2P搜索方法的特点及分类,描述了各类基于P2P的资源搜索方法.在此基础上,分析了各类搜索方法的优缺点,并阐述了各类搜索方法的改进思路.最后探讨了基于P2P的资源搜索方法的研究与发展方向.     

使用搜索结果缓存的混合搜索算法

针对无结构化对等网络中资源搜索效率低、网络带宽消耗高的问题,结合动态搜索算法和缓存技术提出一种使用搜索结果缓存的混合搜索算法(HSUC).该算法按照动态搜索算法进行资源搜索,如果搜索成功,返回资源地址信息,反之,返回搜索失败信息,节点将返回的搜索结果写入缓存作为参考,当其它节点发起相同主题的搜索时,参考该信息进行,不再搜遍整个网络.仿真实验结果表明,该算法改进了资源搜索的盲目性,降低了带宽消耗,提高了搜索成功率.     

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。