P2P網(wǎng)絡中資源發(fā)現(xiàn)及性能優(yōu)化的研究.pdf

1、近年來，對等網(wǎng)絡（P2P網(wǎng)絡）由于自身的自治性、擴展性、容錯性等方面的優(yōu)勢，獲得了快速發(fā)展。基于P2P網(wǎng)絡的應用已遠遠超越簡單的文件共享，在大規(guī)?；ヂ?lián)網(wǎng)應用等方面顯示出巨大的潛力。
　　 P2P網(wǎng)絡需要研究的問題包括體系結(jié)構(gòu)、資源發(fā)現(xiàn)、數(shù)據(jù)管理、安全和信任等，資源發(fā)現(xiàn)是其中一個基本而且重要的方面。資源發(fā)現(xiàn)機制為P2P網(wǎng)絡中節(jié)點提供了定位資源的能力。目前，無結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡在Internet環(huán)境中獲得了廣泛應用，針對其中的資源發(fā)現(xiàn)

2、方法，研究人員開展了許多研究工作，努力提高資源發(fā)現(xiàn)的性能，但是復雜的組織方法、過多的開銷等因素影響它們實際的可用性，還有很多關(guān)鍵問題仍未很好地解決，需要進一步深入研究。
　　 由于P2P網(wǎng)絡的自組織特性，節(jié)點可以隨時加入或離開網(wǎng)絡而不受到任何約束，由此引起Churn現(xiàn)象，造成P2P網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定，而且降低了資源的可用性，影響到P2P網(wǎng)絡的性能。
　　 本文對P2P網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)的相關(guān)問題進行了深入研究，圍繞節(jié)點興趣特征，從

3、多個方面探討提高資源發(fā)現(xiàn)性能的方法，主要研究內(nèi)容和貢獻如下:
　　 1.對無結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡的資源搜索方法進行研究。在P2P網(wǎng)絡中，節(jié)點表現(xiàn)出明顯興趣偏好，節(jié)點上的資源之間具有相關(guān)性，由此做出推斷:如果一個節(jié)點擁有與用戶所感興趣資源相關(guān)的資源，則這個節(jié)點很可能擁有用戶所感興趣的資源。以此推斷為基礎，本文提出了基于貝葉斯網(wǎng)絡的資源搜索算法（BNS算法）。根據(jù)語義關(guān)系，建立資源之間相關(guān)性以及相關(guān)程度的描述方法;采用貝葉斯網(wǎng)絡建立相關(guān)

4、度模型，根據(jù)相關(guān)資源的歷史反饋信息，推斷查詢請求在鄰居節(jié)點上成功發(fā)現(xiàn)的可能性;提出基于該模型的資源搜索算法。實驗表明，這一方法不僅能夠提高資源發(fā)現(xiàn)的性能，而且產(chǎn)生的消息量與隨機游走方法產(chǎn)生的消息量相當，而且結(jié)構(gòu)簡單，不需要復雜的維護，具有良好的擴展能力。
　　 2.研究預測用戶興趣集合的方法。在P2P網(wǎng)絡中，用戶的行為具有一定的規(guī)律性。如果能夠準確描述用戶的興趣，預測用戶未來的興趣特征及其變化，將其應用于資源發(fā)現(xiàn)方法，能夠為改善

5、資源發(fā)現(xiàn)的性能提供幫助。本文針對用戶的查詢行為，采用聚類方法獲得與其相關(guān)的主題;利用馬爾可夫鏈為查詢行為建立模型，描述用戶查詢相關(guān)主題的時序變化;應用極限概率，預測用戶的興趣集合。實驗表明，在用戶表現(xiàn)出明顯的興趣偏好時，采用這一模型預測用戶未來的興趣集合，具有較高的準確率。興趣集合預測可以應用于多種資源搜索方法，有助于提高P2P網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)的性能。
　　 3.研究減輕Churn對P2P網(wǎng)絡資源發(fā)現(xiàn)性能影響的方法。在P2P網(wǎng)絡中，

6、節(jié)點隨意地加入或離開，節(jié)點之間關(guān)系不斷變化，造成網(wǎng)絡拓撲結(jié)構(gòu)不穩(wěn)定，使得網(wǎng)絡中資源的可用性降低，對資源發(fā)現(xiàn)性能產(chǎn)生影響。本文依據(jù)網(wǎng)絡中資源的可用性，提出減輕Churn對BNS搜索方法性能影響的策略。根據(jù)歷史搜索的反饋結(jié)果，采用命中結(jié)果數(shù)的期望和方差對系統(tǒng)中資源的可用數(shù)量以及波動程度進行描述，反映在動態(tài)變化環(huán)境中資源的實際可用性;針對各種資源可用性的差異，分別采用不同的搜索策略和相關(guān)的算法。實驗表明，這個方法使得BNS算法在Churn狀態(tài)