试析结构类小世界P2P网络中搜索算法

摘要：对等网络(peer-to-peer)是一个分布式网络,网络中的参与者(节点)共享出他们拥有的部分硬件资源(如处理能力、存储能力)。这些共享的资源用来提供网络怎么写作(如文件共享),每个参与者(节点)既是怎么写作提供者也是怎么写作的请求者。所有节点都自主参与网络,自由互联,能够极大地提升网络效率。但是由于P2P网络中的节点缺乏全局网络的拓扑知识,如何定位节点资源,减少网络节点之间的通信开销以及减少自适应开销成为了P2P网络资源搜索的核心不足。基于不同的P2P网络拓扑结构,会采取不同的搜索算法,搜索算法一定程度影响了P2P网络的性能,扩展性等。本论文基于小世界模型对P2P网络资源搜索技术进行了进一步的探讨。无结构的P2P系统主要采取的是消息泛洪,这会造成巨大的网络负担,且资源定位效率低。针对这些不足,本论文提出一种基于节点聚类的非结构化P2P资源搜索算法,用文本向量来表示节点拥有的资源内容,节点先通过k-means聚类算法对本地资源进行聚类,节点与节点之间通过节点相似性建立相似链接,提升拥有相似资源的节点之间连接度,增加了整个网络P2P网络的聚类程度。该策略可以有效地制约资源查询消息在相相似节点之间传播,提升资源定位效率,同时减少网络负载。实验结果显示,与Gnutella网络相比,该策略具有更大的聚类系数,较小的资源查询长度和更高的资源定位效率结构化的P2P系统主要采取基于DHT机制的路由,资源定位效率高,但是这会造成网络拓扑维护开销大。针对这一不足,本论文提出一种基于小世界模型的半结构化P2P搜索算法,结合无结构化和结构化P2P的优势,借鉴了all-world小世界论述的探讨成果,有效提升了资源定位效率,避开了泛洪查询消息的扩散对网络带宽的浪费,同时减少了拓扑维护的开销。数学模型和实验结果表明,该策略在搜索成功率和搜索跳数上好过Chord。关键词：对等网络论文小世界模型论文资源搜索论文无结构论文半结构论文k-means论文

论文摘要6-7

ABSTRACT7-11

第1章 绪论11-18

1.1 Peer-to-Peer网络11-12

1.2 对等网络分类12-14

1.3 对等网络的关键不足14-15

1.4 本论文的探讨工作及主要贡献15-17

1.5 论文的组织结构17-18

第2章 P2P搜索技术的探讨18-23

2.1 引言18

2.2 非结构化搜索算法18-20

2.3 结构化搜索算法20-21

2.4 两者比较21-22

2.5 本章小结22-23

第3章 小世界模型及仿真平台23-30

3.1 引言23-24

3.2 聚类系数和特点路径长度24

3.3 仿真模拟平台24-28

3.3.1 NS224-25

3.3.2 P2PSim25

3.3.3 OverSim25

3.3.4 PeerSim25-28

3.4 本章小结28-30

第4章 类小世界模型的无结构化P2P网络搜索算法探讨30-43

4.1 向量空间模型30

4.2 文本相似度计算30-31

4.3 词频-逆向文件频率31-32

4.4 节点相似性32

4.5 K-means聚类算法32-34

4.6 基于聚类搜索算法34-36

4.6.1 消息原型34-35

4.6.2 资源搜索算法35-36

4.7 拓扑重构36-37

4.8 仿真实验及结果浅析37-41

4.8.1 实验平台和参数设置37-38

4.8.2 协议设计和实现38-39

4.8.3 实验结果39-41

4.9 本章小结41-43

第5章 类小世界模型的半结构化P2P网络搜索算法探讨43-52

5.1 系统模型43-44

5.2 系统模型搜索算法探讨44-46

5.2.1 系统初始化44-45

5.2.2 资源搜索45-46

5.3 节点加入和退出46-48

5.3.1 节点加入处理47

5.3.2 节点退出处理47

5.3.3 簇间合并47-48

5.4 仿真实验及结果浅析48-51

5.5 本章总结51-52

第6章 总结和展望52-55

6.1 内容总结52-53

6.2 展望53-55

附录55-57