论文摘要
P2P(Peer to Peer)技术是影响互联网快速发展的重大技术之一。P2P技术可将互联网边缘的闲置计算资源、存储资源等加以利用。在P2P网络中,每个对等节点既能向网络中其它节点获取资源,也能向其它节点提供资源。P2P技术使得互联网中计算机之间共享资源更自由、灵活。但随之而来的问题是:采用P2P技术的软件产品大量应用,极大地消耗了互联网主干网络流量,同时增加通信运营商的运营成本,降低了通信服务质量。为降低P2P软件产品由资源检索而产生大量通信开销的不利影响,改进现有搜索算法已迫在眉睫。如何利用高效搜索算法对P2P搜索模型加以优化和改进,以达到降低消息产生量,提高命中目标的准确性和减少响应时延,一直是P2P研究领域的热点。P2P网络根据拓扑结构不同,可分为结构化和无结构化P2P网络。本文分别对不同类型的P2P网络研究现状进行了综述,并着重论述现有典型的无结构化P2P搜索算法,提出两种改进型的无结构化P2P搜索算法。本文基于P2P复杂网络社会网络特性,提出一种结合流言传播中兴趣衰减机制、感知节点位置和择优连接原则的资源搜索算法。该方法分析网络层路径性能信息以感知节点位置,利用节点度数信息扩大广播范围,应用流言传播机制建立概率广播模型。采用概率方法,将查找请求导向与目标资源相关的节点,提高搜索精确性。由于无结构化P2P网络资源搜索过程中的搜索成功率、准确率及覆盖率较难同时被优化,本文提出一种面向有向无环随机网络的基于Bloom Filter和概率分发队列的快速查找算法,用Bloom Filter表达和传递节点命中资源信息及查找请求信息,计算新查询消息与历史查询消息Bloom Filter语义向量相似度,并应用底层网络路径性能信息指导上层转发决策。同时采用概率分发队列协调各队列的查找方向和深度,并融合各队列查找过程中得到的定位消息。
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