P2P模式下的资源定位技术探究

在P2P模式的网络环境中,如何迅速的对节点资源进行定位和建立连接,是网络技术研究的重点之一.针对P2P混合型模式的资源定位和搜索算法中存在冗余消息等问题,通过算法分析,提出两种改进思路和方法：一是减少查询的冗余消息;二是查询到的信息直接发送给起始的查询节点.通过仿真实验,表明改进后的算法,减少了查询消息冗余和提高了搜索速度.     

基于胖树的启发式P2P资源搜索算法研究

针对非结构化的P2P资源搜索应用需求,提出了基于胖树的启发式P2P资源搜索算法.通过构建基于胖树的P2P资源网络结构,高效率地对P2P上的各种资源进行管理.采用基于启发式的搜索策略利用每次资源搜索的反馈结果,对搜索路径进行调整.测试表明,P2P资源搜索算法相对于传统的Chord算法在搜索跳数减少约60％,对网络资源搜索平均延时缩短50％.     

P2P中基于蚁群算法的智能搜索研究

P2P是完全分布式网络，资源搜索是P2P网络中的关键问题。P2P网络中资源搜索有多种机制，传统的有洪泛机制，分布式哈西表和中心索引机制。本文对基于仿生学的蚁群算法在P2P网络资源搜索中的应用进行研究。     

基于查询代理和广义蚁群算法的P2P资源搜索

随着Intranet迅速发展,私有网络中包含了大量的资源,如何将P2P网络延伸到私有网络中,并对其中的资源进行整合具有重要的研究价值。在分析现有P2P网络资源搜索方法的基础上,提出了一种基于查询代理和广义蚁群算法的资源搜索模型。即在私有网络内部使用查询代理完成资源的查找,在公有网络中使用广义蚁群算法进行资源搜索,并对广义蚁群优化算法进行改进,将节点可信度融入到算法优化条件中。实验表明:该算法能够提高搜索效率和命中率,能够有效地孤立网络中的虚假节点,对提高网络的服务质量具有重要意义。     

混合P2P网络资源搜索机制研究

提出一种基于混合P2P网络的资源搜索机制,将基于结构化P2P网络的搜索算法和基于超级节点的搜索算法有机结合在一起,并探讨了簇中超级节点失效的应对策略.实验结果表明,该算法能有效提高资源搜索的有效性和准确率.     

一种适用于P2P-SIP框架的自适应搜索算法

针对P2P-SIP框架中资源搜索路径过长的问题,提出了一种基于统计分析的自适应搜索算法.P2P-SIP系统对时延是敏感的,网络变化概率增大或者网络节点数目增多会令时延大幅度延长,该算法根据对收发消息的统计分析,决定是否对资源的路径信息进行发送,从而减少资源的搜索时延,同时通过线性平滑使算法具有一定的容错性.它可以应用于现有的P2P搜索算法中,从而提高现有的P2P搜索算法的效率.理论分析和仿真结果表明,在P2P-SIP环境下该算法具有更好的性能.     

基于IS-P2P结构的资源搜索定位算法

为提高P2P网络的搜索效率和应用效果,提出一种基于IS-P2P网络结构的资源定位和查询算法—BRChord算法,BRChord算法采用双向路由定位管理策略,同时也设计了一种新的IS-P2P结构的消息查询机制.研究结果表明:BRChord算法比传统的Chord算法具有更好的路由性能,同时,XP复杂查询机制也提高了资源查询的效率.     

P2P网络中基于节点能力自适应的搜索算法

非结构化P2P网络应用广泛,每个结点被赋予相同的权利和义务.但其拓扑结构差异较大,网络中各节点之间存在很大的差异性,容易造成单点失效和网络带宽瓶颈.对衡量非结构化P2P网络的节点能力互异性的影响因素和评价规则进行了研究,并提出了一种新型资源搜索算法--节点能力自适应算法(Node Abdity Automatically Fit,以下简称NAAT),给出了NAAT的算法定义、执行步骤、算法伪代码和实验测评.实验结果表明,相比于洪泛机制和索引目录机制,NAAT算法明显提高了系统的资源搜索效率.图7,表1,参9.     

一种改进的非结构P2P资源搜索方法的研究

为了改进非结构P2P网络中搜索机制效率低下的问题,提出了一种新的非结构P2P网络资源搜索方法.在Gnutella泛洪搜索的基础上,利用蚁群算法的信息素的思想,指导资源搜索的方向,从而减少了消息信息量,提高了搜索速度.模拟实验表明该模型对搜索请求具有较高的效率和准确性.     

基于P2P的流媒体技术

介绍了一种基于P2P网络平台上流媒体播放技术,它将P2P网络技术和流媒体技术结合起来,充分利用网络闲置的带宽资源和存储资源,突破了传统的流媒体播放系统带宽瓶颈。它采用多点下载和文件分块重组方法,一边下载一边播放,能够保持节目流完整而流畅地播放。     

一种新的基于移动代理的P2P模型及资源定位算法研究

如何在P2P网络中进行资源的搜索定位是相关研究中最为关键的问题。但是目前的资源定位方法都存在不同的问题，尤其表现在占用过多的网络带宽、资源定位时延过长，peer节点的随意加入离开导致资源定位的稳定性不高等。针对上述问题，提出了一种基于移动代理的两层P2P模型。在该模型下，首先设计了一个确定Query Agent数量及路线的算法；然后将这些Query Agent派发出去，再根据资源定位算法进行资源定位。最后，对算法进行了性能分析。分析表明，算法在资源定位效率、带宽节约、鲁棒性等方面均优于一般的资源定位算法。     

一种新的P2P流量实时检测算法

分析了P2P连接的特征,提出了识别1P2P连接的两个公式组,并结合DPI给出了P2P应用的检测算法。试验表明,利用此检测算法设计实现的P2P检测系统,能够实时准确地识别各种P2P应用。     

P2P流量控制方法的研究及实现

研究了流量控制技术,分析了令牌桶算法和RED算法的优缺点;给出了一种P2P流量控制算法,并且提出一种数据包调度策略和带宽配置策略,为用户合理分配了网络带宽资源,缓解了资源紧张现状,实现网络资源的按需分配;最后给出了实验测试结果。     

P2P网络通信树群发算法研究

深入分析P2P通信规则,以并发通信时间最短为目标,提出了一种新型的群发通信树构建算法——“困难节点”优先通信树算法.对比支路优先试加节点通信树算法,更加合理的布局各个节点在通信树中的位置,模拟结果表明,“困难节点”优先通信树算法的通信效率优于支路优先试加节点通信树算法.     

Search by shortcuts in P2P scientific collaboration system

0Introduction APeertoPeer(P2P)network[1]isoneinwhichtwo ormorePCssharefilesandaccesstodeviceswithoutre quiringaseparateservercomputerorserversoftware.A P2Pscientificcollaborationsystem[2]isonebasedona P2Pnetworkinwhichmemberscansharedocuments,co compilepapersandcodes,andcommunicatewitheach otherinstantly.AsshowninFig.1(a),wecharacterizetheP2Pcol laborationintoabipartitegraph.Therearetwokindsof vertices,representingprojectsandparticipatorsrespec tively.Theedgerunningbetweenaprojectandapar…     

基于集成学习的P2P流量识别模型

将DTNB、OneR和BP神经网络算法集成用于P2P流量识别,构建了基于该集成学习算法的P2P流量识别模型。利用网络流量特征和机器学习中生成规则的集成分类算法将网络流量分为P2P流量和非P2P流量。所建立的P2P流量识别模型分为网络流量特征的获取、P2P流量特征选取以及建立流量分类模型三个步骤。采用十折交叉验证与测试集相结合的方法CTFCVWTS(combining T-fold cross validation with testing set)评估模型的合理性和提出方法的有效性。实验得出流量分类准确率平均为97.27%。结果表明,该模型具有较高的P2P流量识别准确率。     

采用改进粒子群的P2P流媒体数据调度算法

P2P技术解决了传统流媒体应用中的不能支持大用户的问题.而数据调度算法一直是P2P流媒体研究领域中的核心问题.为了减轻服务器的负载, 并且有效利用P2P网络中节点的资源.本文提出一种基于改进粒子群算法的P2P流媒体数据调度方法.该算法使用了粒子群算法进行寻优,并对粒子群算法进行改进,算法中定义了 "加法"运算,替换原来的速度方程,并增加变异算子,防止早熟收敛.最后通过对比实验验证了算法的有效性.     

A Routing Algorithm for Risk.Scanning Agents Using Ant Colony Algorithm in P2P Network

This paper describes a routing algorithm for risk scanning agents using ant colony algorithm in P2P（peerto peer） network. Every peer in the P2P network is capable of updating its routing table in a real-time way, which enables agents to dynamically and automatically select, according to current traffic condition of the network, the global optimal traversal path. An adjusting mechanism is given to adjust the routing table when peers join or leave. By means of exchanging pheromone intensity of part of paths, the algorithm provides agents with more choices as to which one to move and avoids prematurely reaching local optimal path. And parameters of the algorithm are determined by lots of simulation testing. And we also compare with other routing algorithms in unstructured P2P network in the end.     

一种P2P结构的协作式反垃圾邮件模型

垃圾邮件已成为当今邮件系统的主要问题,垃圾邮件发送者通过伪装邮件来逃避反垃圾邮件系统的检测.建议用一种健壮的摘要算法来识别相似垃圾邮件,并利用在邮件服务器之间建立一种带索引的结构化P2P网络来共享垃圾邮件的知识.仿真结果表明,该系统结构以及摘要算法有效地实现了相似邮件的聚集,从而达到了过滤垃圾邮件的目的.