基于P2P网络的搜索算法研究

资源搜索问题是P2P网络的核心问题之一,也是P2P网络研究的热点.本文介绍了四种P2P网络结构：集中式P2P网络、完全分布式非结构化P2P网络、完全分布式结构化P2P网络和混合式结构,接着对常用的搜索算法进行了介绍和分析,并得到了相应的结论.     

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.     

基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑

资源搜索是P2P应用所面临的最核心问题之一,相关的非结构化P2P系统主要采用了查询消息泛洪和信息索引机制。通过对分布非结构化的搜索算法以及对现有改进算法的研究,参考网络中的小世界性给出了一种基于兴趣域中心节点的P2P网络拓扑结构。该算法使得节点能在短时间内查找到有效的资源,减少了查询信息量,缩短了路由路径,提高了搜索效率。     

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.     

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-SIP技术之我见

SIP协议是当前VolP和IM等多媒体协议的呼叫建立协议。P2P技术提供了分布式的网络架构中通信节点之间得对等通信能力,P2P网络架构经历了集中目录式网络架构、纯P2P网络架构、混合式P2P网络架构和结构化P2P网络架构。通过引入P2P技术,SIP网络的能力可以得到增强。     

结构化P2P中基于蜜罐的蠕虫发现策略研究

为解决结构化P2P网络中蠕虫发现时间长、准确率低的问题,提出了基于蜜罐技术的蠕虫发现策略.通过在P2P节点的文件索引哈希表中设置代表蜜罐节点地址信息的(K,V)对,将P2P蠕虫引入蜜罐中,并通过设置过滤名单提高P2P蠕虫的发现准确率.通过在模拟环境中的实验和对比,证明了该发现策略能够在P2P蠕虫爆发后的第一轮感染过程中将蠕虫引入蜜罐并准确的识别出P2P蠕虫.为结构化对等网络的蠕虫发现提供了新的方法.     

基于主题划分的有组织P2P搜索算法

提出一种基于主题划分的P2P搜索算法———主题覆盖网络搜索算法(TONS).TONS在有组织P2P网络基础上,将结点按主题组织成覆盖网络,使含有相似主题的结点链接在一起,因此可以根据内容将查询限定在P2P网络的局部范围内.通过在覆盖网络中随机添加一些长距离链接,使覆盖网络具有Small-World特性.TONS为有组织的P2P系统提供了一种能依据部分匹配、多关键词等复杂条件搜索结点数据对象的有效方法,与现有的有组织P2P系统相比,它可以将搜索的查全率提高74.7%,并减少P2P网络信息搜索的平均路径距离和平均消息数目.     

基于兴趣分组的混合P2P拓扑模型

P2P网络由于缺乏统一的国际标准和固定的网络拓扑模型,一直都呈现出一片混乱的局面.本文以用户兴趣为出发点,结合了分散式结构化和无结构化的优缺点,在覆盖网络的基础上,提出了基于deBruijn图的网络拓扑结构.采用兴趣分组的思想,由超级节点统一管理每个兴趣组,既提高了效率,又减少P2P网络带宽占有量.     

非结构化P2P网络资源搜索算法研究

资源搜索是P2P网络应用面临的最关键问题之一,相关的非结构化P2P搜索算法主要采用了查询消息洪泛和信息索引机制,本文对现有本地索引搜索算法进行了研究,通过考虑节点物理距离和节点资源相关度两个因素优化邻居资源列表。通过OPNET进行实验仿真表明,该算法能有效的减少搜索延时和网络负载,提高搜索相关资源的成功率。     

一种基于二叉平衡树的P2P覆盖网络的研究

F2P覆盖网络是一种对等网之间的逻辑连接构成的应用层网络,由于其易于构建、管理灵活、可扩展性强,在实现瓦联网上的多种应用中发挥着重要的作用,文章首先给出了二叉平衡树的结构,然后在此基础上提出了一个能够同时支持高效的精确查询和范围查询能力的P2P覆盖网络拓扑结构,最后给出了该拓扑网络的节点加入和退出过程。     

基于语义和Chord算法的P2P搜索模型

基于有组织的P2P网络,给出了一个将语义和Chord算法融合的搜索算法,以解决搜索信息的表达能力和负载平衡问题.算法的基本思想是将一个引入超级节点和域组概念的有组织P2P结构作为基于语义的P2P网络的拓扑结构,利用超级节点和相似度思想,使含有相似主题的结点尽可能链接在同一个超级节点上,并利用关键字和语义的二次比较来进行查询定位,实现了在搜索效率和准确性上的相互协调.最后在现有Edutella架构基础上,分别对有组织语义P2P网络和Chord算法进行扩展,构建搜索算法的实验环境.实验表明,该方法提高了P2P系统的搜索成功率和搜索效率.     

P2P网络中移动agent的搜索资源分配研究

针对P2P网络中的资源搜索问题,讨论了非结构化P2P网络中的几种搜索方案,着重关注了基于移动a-gent的资源搜索方法,针对搜索资源有限、网络节点的异质性等约束提出了基于最优搜索理论的移动agent搜索资源的全局最优分配模型,并与通常情况下的均匀资源分配进行了比较.     

一种改进的基于概率的Peer—to—Peer搜索模型

对等网络中如何快速地搜索到目标是对等网络研究的关键问题.针对现有无结构P2P系统的缺点,结合查询到目标对象的概率以及查询响应的时间,对原算法加以改进.该算法可以有效地找到目标节点,而且网络带宽消耗低.     

基于动态自适应性的语义对等网

 针对P2P网络的聚类性以及网络的逻辑拓扑与物理拓扑不匹配所造成的通信延迟增加、网络开销增大等问题,根据节点的物理位置及节点所包含信息的语义相似度,提出了一种3层结构的语义对等网模型。该模型基于节点物理位置与属性特征动态调整网络结构,自适应地改善自身的资源搜索性能。仿真结果显示,该P2P覆盖网能够以较低的查找时延和代价获得较高的查全率。     

一种改进的BNS网络论坛搜索算法

为了提高网页在互联网中的搜索效率,基于非结构化P2P网络的多种搜索算法和网络蜘蛛搜索算法,提出了一种广度优先搜索(BFS)和非贪婪性搜索(NGS)相结合的改进搜索算法(BNS)。并通过该算法的性能分析与大理学院校园BBS的应用测试,结果表明,BNS算法在搜索速率、相关度和准确率上都优于BFS和NGS算法,该算法的实际应用提高了网络论坛运行效率。     

Multidimensional Data Querying on Tree-Structured Overlay

Multidimensional data query has been gaining much interest in database research communities in recent years, yet many of the existing studies focus mainly on ten tralized systems. A solution to querying in Peer-to-Peer（P2P） environment was proposed to achieve both low processing cost in terms of the number of peers accessed and search messages and balanced query loads among peers. The system is based on a balanced tree structured P2P network. By partitioning the query space intelligently, the amount of query forwarding is effectively controlled, and the number of peers involved and search messages are also limited. Dynamic load balancing can be achieved during space partitioning and query resolving. Extensive experiments confirm the effectiveness and scalability of our algorithms on P2P networks.     

非结构化P2P搜索方法分析及展望

随着Internet技术的发展,人们对P2P网络技术的认识也逐步深入。对等计算作为一种高效的P2P网络搜索方法,已经成为研究的热点课题。通过研究对目前关键的P2P搜索算法进行了总结和分析,包括泛洪机制、随机漫步、基于转发机制的改进、基于缓存方法的改进和基于拓扑结构的优化等,并对P2P搜索算法未来的研究走向进行了探讨。     

P2P网络资源搜索中的用户行为模型

为了改善P2P网络的搜索性能,提出应用马尔可夫链预测用户兴趣集合的方法.根据用户的历史查询行为,对关键词进行聚类,得到相关的兴趣类;应用马尔可夫链,建立用户行为模型,描述用户兴趣的时序变化;根据极限概率,预测用户达到平稳状态时的兴趣集合;给出根据模型进行预测的方法.实验表明,模型的命中率受查询序列分布的影响较大,增加兴...