网格计算环境中的资源管理研究

现有的资源管理模型往往无法同时满足网格计算的动态性、可伸缩性和适应性需求.针对这个问题,提出了一种融合了Web计算技术、正统的网格计算技术和对等计算技术的资源管理模型.它将整个网格计算环境分为两级,在各个管理域内部可采用不同的管理策略和体系结构,体现了对遗留系统的适应性支持;各管理域之间的组织则采用对等计算模式,从而可适应网格计算环境的动态性和可伸缩性.在该模型中,标准化的互操作性通过万维网服务提供,以克服资源的异质性;动态资源部署采用基于XML的数据模型来描述资源信息,并通过软状态机制来解决分布式垃圾收集问题;动态资源发现克服了LDAP和关系性数据模型的限制,具有高度的灵活性和可扩展性.     

基于利益的非结构化对等网络资源定位机制

为提高资源发现效率,减少非结构化对等网络中由于覆盖网络和物理网络间的不匹配,对等节点能力及节点间“兴趣域”的差异对资源定位的影响,建立了节点价值模型,提出了基于“利益”的非结构化对等网智能拓扑形成策略和资源定位机制。该机制中节点根据自身利益最大化原则有选择地与邻居节点建立连接,进行查询消息的转发。与超级节点和基于兴趣的对等网搜索机制相比,该机制在提高搜索效率的同时保证了节点间的公平性,并分别减少了约40％和25％的系统总开销。     

采用k-均值聚类算法的资源搜索模型研究

针对当前海量信息存储对等网络系统中资源搜索技术效率较低的问题,提出了一种采用k-均值聚类分析的高效搜索模型.该模型利用资源描述框架(RDF)描述的元数据进行聚类分析,使得资源的搜索由全局变为局部,从而有效地提高了资源搜索效率;采用动态优化排序技术显著提高了查询的速度.通过子网分裂算法和节点备用算法增强了模型的可扩展性、安全性和可靠性.仿真结果表明,所提模型在查找时延和平均路径方面均比传统搜索模型更加高效、便捷.     

面向本体的主题图导航定位方法研究

针对主题图导航定位的精确性和有效性问题,提出一种面向本体的主题图导航定位方法.根据主题图的特征关系去实现资源导航定位.因此,首先定义本体关系和相似性计算方法,并通过本体关系分析主题图的匹配融合方法,以及通过RDF、OWL-S、WSDL和XTM间的标签关系去实现导航定位模型;建立一种具有语义的蚁群算法进行优化求解,并与传统的蚁群算法进行比较,结果表明,具有语义的蚁群算法智能性更强.最后定义本体的召回率,用主题图精确度和语义蚁群优化效率评估该模型.结果表明,有效提高了主题图连接资源的精确性.     

云计算环境下可视化探索式搜索引擎的研究

针对目前搜索引擎返回的信息量过大且缺乏语义关联等问题,提出了一种云计算环境下的可视化探索式搜索引擎模型.该模型通过对元搜索引擎返回的原始信息在云计算环境下语义相似度的计算和语义链的构建,采用探索式搜索方法为用户获取个性化的结果.与传统搜索引擎相比,其结果更加直观地表现了目标信息及其之间丰富的语义关系,该方法使用户能够更为自然而有效地在海量的信息中发现更符合其需求的目标.作为实验模型,还需要更多的元搜索引擎的支持,以及进一步计算优化语义相似度的算法,才能使该模型真正实用化.本研究为云计算环境下构建新一代个性化智能搜索引擎提供了理论和实践上的参考.     

基于领域本体的学习资源管理系统框架研究

提出了一种基于领域本体的学习资源管理系统框架。该框架首先利用本体建立特定领域的语义模型,在此基础上实现对学习资源的有效管理和基于语义的搜索。并对资源的标注、资源的搜索等关键问题进行了深入的研究,最后给出其实现。     

基于领域本体的信息搜索模型

针对目前的搜索模型局限于语法层次上关键词匹配的特点,以领域本体作为知识组织方式,提出了一种语义环境下基于本体的信息搜索模型.在此模型的基础上,分别提出了文档语义标注算法和搜索词语义扩展算法,两种算法分别对文档集语义分析和搜索词语义关系理解,实现双向语义信息搜索的目的.实验结果表明,提出的信息搜索方法能够克服关键词匹配搜索的不足,获得较好的搜索效果     

基于资源路由环的对等云区间搜索技术

运用结构化的对等技术来构建云系统,针对传统P2 P技术仅适合精确搜索的问题,以及用户的隐私保护需求,文章提出一种在密文状态下实现的对等云区间搜索技术.在Pastry的基础上架构对等云,在资源发布前,运用同态加密技术对资源属性值进行加密;在资源发布时,将存储相同类型资源的节点链接起来形成资源路由环;在资源搜索时,采用密文...     

基于Hilbert空间填充曲线的P2P多维潜在语义查询

为在有组织对等(P2P)系统上提供有效的多关键词查询和搜索机制,提出了多维潜在语义查询(MLSQ)方法.该方法利用Hilbert空间填充曲线(HSFC)和潜在语义索引,将高维语义空间中相似的数据对象映射到一维数值空间中的邻近区域中,并以每个数据对象在一维数值空间中的序号作为键,将数据对象的索引分布到有组织P2P网络邻近的结点上.通过将HSFC中数据点的查找过程嵌入到有组织P2P网络的结点上,再利用网络的数据查找机制,MLSQ可方便地搜索到符合查询要求的数据对象.实验结果表明,MLSQ在搜索过程中需要访问的网络结点数比较少,并具有较高的查准率和较低的通信量的特点.     

基于Dual-Chord模型的资源定位技术研究

为了更高效地实现资源定位,提出了一种基于Dual-Chord的资源定位模型,在该模型中将网络分成主网和子网两层,主网采用k-高频词搜索路由算法,子网采用双向查询Chord算法.理论上得出使用该模型的用户可以实现高效的查全率、查准率,实现高度的资源本地化等.     

基于P2P持久存储技术的P2P认证方案

分析了认证方式的安全性、易用性和代价,认为在P2P系统中引入基于密码的认证方式是必要的.利用持久存储技术、可信计算思想和虚拟系统思想,通过构造存储用户信息的分布式的用户数据库和用于认证的可信实体,解决基于密码的身份认证中的两个关键问题:用户的个人信息无法存储及缺乏客观可信的认证实体执行认证,实现基于密码的认证方式.理论分析和原型系统证明了方案的可行性.该方案对于完善P2P的认证方式是一次有益的尝试.     

P4P:网络供应商和P2P矛盾的调解者

对等网络（P2P）的出现,在实现效率和公平利用网络资源中引起了新的挑战。特别是,P2P的应用主要依靠低效率的网络节点,缺乏与网络供应商的沟通,导致P2P应用和网络供应商双方潜在的低效率。提出了一个简单,轻量的p4p结构,以便更有效的与网络供应商合作。     

一种P2P网络的信息优化检索算法的仿真分析

为了解决P2P网络系统信息检索效率低、不能有效解决跨文本搜索,提出节点兴趣域聚类和信息量声誉激励的P2P网络检索机制。在该机制中,首先对网络系统中节点持有的数据信息量进行基于相似度和兴趣度阈值的兴趣域聚类;然后依据节点数据信息的声誉激励策略对兴趣相邻节点进行兴趣树构造,同时对用户输入的搜索关键字进行语义分析和个性化的辅助语义选择。将与查询信息向量最接近的节点持有信息量返回给用户,并对该数据信息量进行声誉激励评价和更新。实验仿真证明,该算法基于兴趣树的动态构造,能够避免结构化P2P网络系统对中心节点的过度依赖;同时检索的向量是基于用户个性化辅助语义生成的,能够有效地提高查询率和查准率。     

混合式P2P的路由搜索算法

混合式P2P网络在一定程度上解决了负载不均衡的问题,但没有解决P2P的平等自由的动态特性与网络服务所需要的信任协作模型之间产生的矛盾.因此,在HyperCube模型的基础上,提出一种线路可信度度量机制,建立并优化了查询预路由表里设定的路由索引,减少了不必要的路由,提高了节点之间的可信任机制和路由搜索的效率.     

P2P网络技术综述

P2P网络技术改变互联网客户机／服务器模式,能更好解决对等计算、协同工作、深度搜索等网络应用。本文简述了P2P网络技术的特点。根据P2P的发展,介绍P2P网络的拓扑结构以及P2P技术应用领域存在的一些问题。     

P2P技术研究

随着P2P技术的不断发展,P2P技术在网络方面的应用越来越突出,P2P技术已成为影响Internet未来的重要技术之一。文章先从P2P技术的基本概念和技术背景出发,介绍了P2P技术的特点,然后分析介绍了P2P技术的网络结构和应用领域,最后对P2P技术目前的发展现状以及未来的发展趋势进行了阐述。     

计算机对等网P2P技术综述

计算机对等网络（Peer-to-peer networking）技术是目前新一代网络技术研究的活跃领域。它是一种完全对等网络模式,克服了传统C/S网络模式的弊端,引导网络计算模式从集中式向分布式偏移,网络应用的核心从中央服务器向网络边缘的终端设备扩散。本研究从定义、特点、关键技术等多方面对P2P技术进行了介绍,并对P2P技术以后的发展进行了展望。     

P2P技术及其应用

首先介绍P2P技术的概念、特征及和现有互联网的关系，然后讨论P2P技术的应用和所面临的困境，最后讨论P2P技术的未来。     

P2P电子商务价值创造研究

在电子商务价值创造研究的基础上,分析了P2P电子商务价值创造和P2P 的三种价值模式,建立了P2P电子商务应用模式模型,基于P2P电子商务应用模式模型探讨了P2P电子商务应用.