基于Super-P2P的分布式知识管理模型

根据第二代知识管理的思想,以及现在企业、组织的分散式管理特点,论文在分析了多种P2P结构的基础上,将Super-P2P结构应用于知识管理,提出了基于Super-P2P结构的分布式知识管理模型,以解决集中式知识管理遇到的问题。接着,对模型的知识俘获机制以及所提供的知识服务进行了研究。通过应用案例分析,基于Super-P2P的分布式知识管理模型可以实现更高程度的知识共享,提供高质量、高可靠性的知识服务。

基于Super-P2P语义网格的知识共享模型

在语义网格的研究中,如何超越集中式的语义存储,实现更高程度的资源共享,是目前语义网格的研究热点之一。在分析多种P2P结构的基础上,该文Super-P2P结构应用于语义网格,以解决语义网格的语义集中式存储问题。研究了Super-P2P语义网格的资源发现机制以及基于其的知识服务。应用案例分析证明,基于Super-P2P语义网格的知识共享模型可以实现更高程度的资源共享,提供高质量、高可靠性的知识服务。

P2P系统发现技术的研究与实现

现今的互联网发展中 ,对等 (P2 P)网络以其开放的非中心化特点带来的优势越来越受到人们的关注 .然而由于这种开放式网络固有的强动态性 ,经常需要进行信息交互的对等点很难实现彼此定位 ,如何解决对等点间发现问题显得至关重要 .文中提出了一个结合多播和超级对等点 (SP)概念的适用性较广的发现模型 。

一种超节点P2P网络中基于语义的协同缓存管理机制

超节点P2P(Super-peer P2P)结合了P2P结构和C/S结构的优点,是当前应用最广的一类P2P系统。在超节点P2P网络中,文件访问是最基本的操作,往往使用缓存技术来提高其操作效率。目前大多数超节点P2P网络使用传统的"尽力而为"的缓存机制,该机制没有区分超节点网络中不同节点对资源的需求及关注程度不同,导致偶尔访问的对象替换经常访问的对象。针对"尽力而为"缓存机制的不足,本文提出一种基于语义信息的协同缓存管理机制SCOCM(Semantic-based Cooperative Cache Management mechanism for super-peer networks),应用已经请求对象的语义信息主动地选择对象放置缓存,以兴趣度的远近驱逐缓存内的对象,减少缓存对象的替换,使得每个缓存中缓存的对象之间尽可能地保持语义联系。实验结果表明,基于语义信息的协同缓存管理机制与LRU相比可大大降低缓存的替换率,提高缓存的存取效率,命中率也较高。

一种基于聚集超级节点的P2P网络信任模型

针对对等网(Peer-to-Peer,P2P)中节点之间由于兴趣爱好差异大、相互发生重复交易的可能性较小从而难以有效建立信任关系的现状,文中提出一种新的基于超级节点的P2P网络信任模型.该模型中节点以兴趣相似而聚簇,节点之间信任关系被划分为3种类型并被给予了各自的解决方案.同时,对于推荐信任信息中存在的虚假的、误导性的和不公正反馈的问题,文中还提出基于节点相似性的反馈信息过滤算法予以有效解决.最后的仿真实验结果表明,该信任模型不但具有抗恶意节点攻击的强壮性,同时在资源查询时具有较低的查询开销和失败率.

用户需求适应的P2P超级节点选取机制

提出了一种基于层次分析法的超级节点选取策略。该策略刻画了不同用户对不同应用的需求度量,根据阈值法过滤部分不满足最低要求者得到备选集合,在此基础上构建层次分析模型,给出相应的选择结果。仿真实验表明,该机制能使用户满意度达到95%以上,同时整体网络在检索延迟、网络带宽消耗等有比较好的折衷。

移动P2P网络中超级节点的选择

针对移动P2P网络中节点移动性强、网络拓扑结构变化剧烈、导致系统的低效和不可靠问题,提出一种移动P2P网络中的超级节点选择算法,该算法能够选择性能好、在线时间长的节点作为超级节点,并且采用候补超级节点技术,有效改善移动P2P网络系统的效率。仿真实验结果表明,该算法可以有效降低超级节点的失效率和缩短查询延迟。

基于分层象限空间的P2P超级节点查找技术

在目前的非结构化超级节点查找中,采用简单的泛洪或随机游走消息传递方式,效率不高,同时系统没有将非结构模糊查询和结构化数据定位方式有效地结合。提出一种基于分层象限空间的新型超级节点结构Quad,并在Quad上实现了两种非结构化超级节点查找方法:一是回溯扩展查找方法,该方法将泛洪和随机游走方式进行折衷,兼顾了网络流量和查询长度;二是利用Bloom Filter技术对回溯扩展查找进行改进。此外,Quad同时支持结构化数据定位。模拟结果表明,Quad查找在查询成功率、查找成本方面优于现有的超级节点查找方法。Bloom Filter能有效提高Quad查询效率并降低查找长度,同时Quad具有高效的定位性能。

基于三层P2P结构的网格资源发现模型

在现有P2P技术的基础上,设计并实现了一种三层P2P网络。在原有SuperNode P2P结构的基础上进行了改进并增加一层功能节点。该结构中功能节点被用来存储从各个SuperNode收集的特定种类的网格资源信息。通过增加功能节点层可以很好地提高目前基于P2P技术的资源发现的效率,并且有效减少单点失效的问题。

一种基于超级节点的半分布式P2P系统改进策略

基于半分布式结构的P2P系统,兼有集中式和分布式结构的优点,具有良好的管理性和扩展性,市场上应用非常广泛。但由于网络中超级节点易受攻击,网络不稳定,而且该结构采用Gnutella网络的查询信息泛洪机制,造成了严重的网络带宽负担。提出了一种将数个超级节点组合在一起构成超级节点组的改进的半分布式P2P网络模型,平衡了网络负载,并且可以在很小的跳数内访问到网络中的绝大多数节点,不会产生过多的消息,节省了带宽,避免网络拥塞。

P2P技术综述

P2P(Peer-to-Peer)系统由一组地位相等的节点构成,节点间可以直接通信,无需第3方参与。在介绍了P2P技术的基本概念、P2P网络分类、一些典型的P2P协议和软件,并分析了P2P技术的研究现状和有待解决的问题之后,得出结论:P2P技术的分散特性,与因特网的协议和结构完全相适应,具有极强的适应性和网络服务能力。

一种基于K-means聚类分组的P2P超结点模型

本文面向网格计算、协同工作等特定P2P应用,提出了一种基于超节点的P2P混合网络模型。该模型的主要特点是采用K-means聚类算法对网络中的节点进行聚类,从而得到分组虚拟子网,由各子网内的超节点负责临近节点的加入与注销。该模型既克服P2P集中模型伸缩性不强,分散性P2P模型发送消息量大等缺点,又可以灵活地组织对等节点进行网格计算或组内协同工作等分布式应用。文章最后使用仿真实验表明K-means算法在网络节点聚类中的有效性。

基于拓扑势的P2P社区推荐信任模型

对等网(P2P)系统因其开放性和匿名性等特点易受到恶意攻击和非法滥用,建立基于社区的信任模型是一个行之有效的解决途径。而现有的模型忽略了节点的动态性、活跃度及影响范围。该文在分析了P2P用户模型后,提出一种基于拓扑势的P2P社区推荐信任模型,综合评估了节点的影响力、交易量及信任度。在该模型中,分别建立了社区内部和跨社区信任度计算机制,给出了超级节点评选算法。最后的仿真实验结果验证了该信任模型的有效性和鲁棒性。

移动P2P网络超级节点选取机制研究

针对半分布式结构的移动P2P网络超级节点选取问题,提出一种新颖的超级节点选取机制,全面分析影响超级节点选取的各种因素,按着其特点和类型不同将其分为效益型属性和成本型属性,并在此基础上建立了超级节点选取的带约束多目标优化模型。采用新的约束处理方法,利用免疫克隆算法对超级节点选取问题进行求解。实验结果表明,该机制可以有效降低超级节点的失效率,提高系统查询效率,算法收敛速度快,有较好的可扩展性。

分级有序P2P超级节点拓扑构造

拓扑构造是P2P网络研究中的核心问题之一。在当前的超级节点拓扑构造中,采用固定的两层结构和基于谣言的无序构造方式,不仅限制了系统性能,而且产生了过多的负载,使超级节点成为系统的热点。同时,无序构造方式也带来较高的成本和安全问题。据此,提出一种分级有序的超级节点拓扑构造方法(HOST),按照网络规模对超级节点进行自适应分级,并采用有序的节点加入和退出算法。模拟结果和分析表明,HOST能有效控制超级节点的产生,平衡超级节点间负载,同时显著降低拓扑构造和拓扑修复过程中产生的成本。

P2P-Grid结构模型研究与设计

网格和P2P网络技术在当今分布式计算研究中有十分重要的意义和地位,这两种技术都是通过汇聚互联网中来自不同机构的数量庞大的资源,来满足用户之间的资源共享需求。但是它们在具体实现与应用中遇到一定困难。文中在分析了其各自的优点和不足的同时,比较了它们的相似性,提出了一种结合二者技术优势的新的分布式模型———P2P-Grid模型。它是由一些被称之为Super-Peer的小型的网格系统通过P2P技术互连构成。在充分比较该模型与银行运作模式的基础上,设计了整体结构模型,包括系统结构模型、功能模型和任务调度模型。

基于Super Peer的P2P e-Learning模型

在分析各种P2P网络特点的基础上,提出了分布式环境中基于超节点的P2P e-Learning模型。对特定peer组中超节点的加入和超节点的服务进行了具体描述。针对e-Learning的特性,给出了模型中的数据抽象和本体描述,并对该P2P网络模型在文件传输方面的性能做了分析。

超节点结构P2P中负载均衡的信息索引机制

本文首先介绍超节点结构P2P网络的原理,指出其存在负载失衡问题。针对其存在的问题引入信息索引机制IIM,把资源的信息索引分布到多个超节点。通过仿真实验表明,IIM能够在相对不降低搜索效率的前提下,使得各超节点的资源信息相对均衡,有效地解决了超节点结构P2P网络中超节点负载不均衡的问题。

基于Super-node结构的P2P网络的信誉评价系统

针对基于Super-node结构的P2P网络提出了一个新的简单的信誉评价系统。该系统除了能根据其它对等点的反馈信息来建立对等点之间的信任关系外,还能帮助识别一些恶意对等点,从而保证整个P2P网络的正常运行。

分层P2P实时流媒体系统中基于演进博弈的超级组对等节点选择算法

针对分层混合式P2P实时流媒体系统中的超级组对等节点选择问题,提出了以一种基于演进博弈论的分布式超级对等节点选择算法。首先使用演进博弈框架对P2P实时流媒体系统中的超级对等节点选择问题进行了建模,并对其演进稳定策略进行了求解分析。然后通过得到的混合策略设计了一种基于Q-Leaning的分布式SGP选择算法ESS-SGP,以达到激励对等组内的对等节点之间互相协作的目的。实验结果表明,与传统的随机选择超级对等节点方法相比,使用ESS-SGP算法所选择产生的超级组对等节点能够稳定地为系统提供更高的流媒体上传速率,使整个P2P流媒体系统的上传能力随着对等节点数目的增加而稳定增加,并为每个对等节点带来更好的收益。