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队列P2P网络资源定位对策学位

收藏本文 2024-02-18 点赞:20937 浏览:95054 作者:网友投稿原创标记本站原创

摘要:P2P(Peer to Peer)技术是影响互联网快速进展的重大技术之一。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。但随之而来的不足是:采取P2P技术的软件产品大量运用,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,降低了通信怎么写作质量。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,改善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善,以达到降低消息产生量,提升命中目标的准确性和减少响应时延,一直是P2P探讨领域的热点。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。本论文分别对不同类型的P2P网络探讨近况进行了综述,并着重论述现有典型的无结构化P2P搜索算法,提出两种改善型的无结构化P2P搜索算法。本论文基于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。该策略浅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,运用流言传播机制建立概率广播模型。采取概率策略,将查找请求导向与目标资源相关的节点,提升搜索精确性。由于无结构化P2P网络资源搜索历程中的搜索成功率、准确率及覆盖率较难同时被优化,本论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,并运用底层网络路径性能信息指导上层转发决策。同时采取概率分发队列协调各队列的查找方向和深度,并融合各队列查找历程中得到的定位消息。关键词:P2P网络论文幂律分布论文小世界特性论文感知位置论文Bloom论文Filter论文概率分发队列论文

    摘要3-4

    Abstract4-7

    第一章 绪论7-13

    1.1 课题背景及探讨作用7-9

    1.2 国内外探讨近况9-11

    1.2.1 P2P 网络探讨机构9-10

    1.2.2 P2P 系统探讨近况10-11

    1.3 论文探讨的主要内容11

    1.4 论文组织结构11-13

    第二章 P2P 系统概述13-29

    2.1 P2P 的概要13-14

    2.1.1 P2P 的定义13

    2.1.2 P2P 技术特点13-14

    2.2 P2P 的缺陷14-16

    2.2.1 共享资源知识产权不足14

    2.2.2 系统管理不足14-15

    2.2.3 安全性不足15

    2.2.4 写作技术标准不足15-16

    2.2.5 其他不足16

    2.3 P2P 的网络模型16-22

    2.3.1 集中式目录16-17

    2.3.2 纯对等模型17-21

    2.3.2.1 结构化 P2P 模型18-19

    2.3.2.2 无结构化 P2P 模型19-21

    2.3.3 混合式21

    2.3.4 网络模型比较21-22

    2.4 无结构化 P2P 搜索算法22-27

    2.4.1 盲目搜索23

    2.4.2 基于索引信息搜索23-25

    2.4.3 基于覆盖网层次搜索25-26

    2.4.4 基于语义搜索26-27

    2.5 P2P 搜索技术探讨的挑战27-29

    第三章 基于感知位置与择优连接的 P2P 网络搜索策略29-40

    3.1 前言29

    3.2 评价标准29-30

    3.3 算法的设计30-37

    3.3.1 择优连接机制30-31

    3.3.2 流言传播对策31

    3.3.3 网络距离预测算法31-37

    3.4 仿真实验结果浅析37-39

    3.4.1 仿真网络的构造37-38

    3.4.2 仿真结果及浅析38-39

    3.5 小结39-40

    第四章 基于 Bloom Filter 和概率分发队列的 P2P 网络快速查找算法40-53

    4.1 前言40-41

    4.2 定位对策41-46

    4.2.1 设计思路41-42

    4.2.2 网络模型42-44

    4.2.3 网络距离44-45

    4.2.4 查找导向路径选择45-46

    4.3 算法描述46-49

    4.3.1 概率分发队列 (probabipstic distribution queue)46-47

    4.3.2 BFPDQ 算法47-49

    4.3.3 浅析49

    4.4 仿真实验与浅析49-52

    4.4.1 仿真实验结果及浅析50-52

    4.5 小结52-53

    第五章 总结与展望53-55

    5.1 总结53

    5.2 本论文工作的革新点53-54

    5.3 未来探讨工作54-55

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