基于区域资源聚集的P2P检索策略

P2P网络规模的扩大导致基于洪泛的检索方法易产生严重的通信消耗,为此提出一种区域资源聚集模型和检索算法。对非结构化对等网络中分散的资源进行分层聚集,形成大粒度的资源实体,显著缩减网络规模;综合考虑影响资源检索命中率的多种因素,构造资源引用价值衰减函数以调节描述资源实体的引用价值向量和矩阵;检索时从区域资源簇中具有最大引用价值的资源组开始寻找所要的资源。实验结果表明,该方法有效控制了消息转发范围、检索命中率有显著提高。

对等网络中高频访问区域的发现算法

随着网络规模的增大,非结构化对等网络(unstructured P2Pnetworks)搜索会呈现出明显的局部特性,实验验证了对非结构化对等网络节点的访问会产生高频访问区域,利用该局部特性提出一种改进型两站式索引副本扩散方法,即在网络中各节点的邻居和高频访问区域内扩散稀有资源的索引副本,达到控制索引副本扩散范围,构造良好的拓扑结构有利于搜索算法的目的。理论分析和仿真实验结果表明了高频度访问区域在节点访问交集中的出现率近100%,该扩散算法是有效的,比传统两站式算法的检索命中率有明显提高,使系统性能得到保证。

P2P文件共享系统中面向协商的激励机制

借鉴经济活动中的协商机制提出一种面向协商的P2P激励机制。文件供求节点通过订立协议对双方的行为进行制约,新节点和信誉度较低的节点也可以通过订立协议参与文件交易,达到提高节点的文件交易成功率的目的。仿真结果表明,该机制有效抑制了搭便车行为,明显提高了网络文件资源的利用率。

一种新的基于访问兴趣相似性的P2P网络模型

针对在非结构化对等网络(Unstructured Peer to Peer)中查找资源时传统资源搜索方法的检索效率不高、通信开销过大的问题,提出了一种新的基于访问兴趣相似性P2P网络模型。在对网络结构不作全面改变的情况下,通过发现访问频谱相似节点,建立少量访问频谱相似节点间的远程连接,可以改善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资源搜索算法。仿真试验证明,该模型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通信冗余信息量。

访问兴趣相似性P2P网络模型

传统资源搜索方法在非结构化对等网络中查找资源时存在的主要问题是检索效率低和通信开销大,文中提出新的基于访问兴趣相似性的P2P网络模型。通过节点的行为特征所表现的访问频谱相似性寻找节点并形成集合,然后从中选择部分适合的对象建立少量的远程链接,可以改善传统的非结构化对等网络资源搜索性能。在选择访问频谱相似节点建立远程链接时,利用了高频访问节点的聚集特性而使工作更加容易。为实现该模型的资源检索,设计了相应的资源搜索算法。仿真结果表明,该模型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通信冗余信息量。

P2P资源均衡利用策略控制搭便车行为

P2P网络中大量存在的搭便车行为给网络的响应速度、可用性、健壮性等造成了很大影响。目前的研究重点是设计有效的P2P信任模型来抑制搭便车行为。文中借鉴社会经济发展策略,提出基于资源均衡利用的信誉评价方法,对资源贡献大、贡献与消费平衡的节点赋予高信誉度。使节点贡献其他节点需要的资源,消费资源时量入为出;同时为新节点提供基本信誉度来保障其尽早开展资源交易。仿真实验表明搭便车行为受到有效抑制,网络资源的利用率明显提高。

基于区域资源聚集的P2P网络

P2P网络规模的扩大使基于洪泛的检索方法产生严重的通信消耗问题,提出一种区域资源聚集模型,对非结构化对等网络中分散的资源进行分层聚集,形成大粒度的资源实体,从而显著缩减网络规模,并综合考虑影响资源检索命中率的多种因素,构造资源引用价值衰减函数来调节描述资源实体的引用价值向量和矩阵。检索时从区域资源簇中具有最大引用价值的资源组开始逐步寻找所要的资源。实验证明,该方法的消息转发范围得到控制、检索命中率有显著提高。

P2P信任模型中资源利用平衡策略

P2P节点中存在的日益严重的搭便车行为对网络的健壮性、可用性、服务响应速度和生命周期等造成了很大影响。设计合理而有效的P2P信任模型来抑制搭便车行为已成为研究的重点。因此借鉴社会经济发展策略,提出基于资源利用均衡的信誉评价方法即对资源贡献大,以及贡献与消费平衡的节点赋予高信誉度。促使节点在贡献资源时要考虑其他节点的需求,消费资源时则要衡量自身提供资源的能力;同时为新节点提供基本信誉度来保障其尽早开展资源交易。仿真实验表明搭便车行为受到有效抑制,网络资源的利用率明显提高。

无结构对等网络资源聚集模型

针对P2P网络规模的扩大使基于洪泛的检索方法易产生严重的通信消耗问题,提出一种区域资源聚集模型,对非结构化对等网络中分散的资源进行分层聚集,形成大粒度的资源实体,从而显著缩减网络规模,并综合考虑影响资源检索命中率的多种因素,构造资源引用价值衰减函数来调节描述资源实体的引用价值向量和矩阵。检索时从区域资源簇中具有最大引用价值的资源组开始逐步寻找所要的资源。实验证明,该方法的消息转发范围得到控制、检索命中率有显著提高。

挖掘用户兴趣的Web智能检索桌面的研究

以“行业概念语义网络模型”所采集、过滤以及分类后检索到的 Web页面为数据模型 ,进行关联分析和兴趣规则挖掘 ,设计出一个既可描述 Web页面链接结构信息特征 ,又能预测用户访问兴趣的智能检索桌面模型。从而实现了用户在