基于語義聚類的無結(jié)構(gòu)化P2P資源查找策略.pdf

1、資源檢索是P2P系統(tǒng)研究的熱點(diǎn)之一，無結(jié)構(gòu)化P2P資源查找普遍采用以泛洪機(jī)制為主的方法，然而，隨著查詢請(qǐng)求在網(wǎng)絡(luò)中轉(zhuǎn)發(fā)次數(shù)的增加，網(wǎng)絡(luò)擁塞和帶寬浪費(fèi)嚴(yán)重，查詢效率得不到保障，資源檢索問題仍然是大規(guī)模無結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中信息共享所要面臨的挑戰(zhàn)。
　　針對(duì)以上問題，本文提出了一種基于語義聚類的資源查找策略LSCS（Localsemantic clustering search），主要工作如下:
　　在網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)方面，本文建立了一個(gè)

2、雙層的純分布式結(jié)構(gòu)，這種結(jié)構(gòu)的特點(diǎn)是無中心服務(wù)器，節(jié)點(diǎn)間是完全對(duì)等的關(guān)系，不會(huì)產(chǎn)生性能瓶頸和單點(diǎn)失敗的問題。
　　在資源表示和本地聚類方面，針對(duì)很多以DHT為基礎(chǔ)的資源表示方法對(duì)語義表達(dá)的不準(zhǔn)確這個(gè)問題，本文改進(jìn)了資源向量模型(VSM)，在節(jié)點(diǎn)內(nèi)部將資源向量轉(zhuǎn)換成語義向量，避免了用特征值相近來代替語義相近的缺點(diǎn);針對(duì)高維語義向量聚類困難的情況，本文提出一種通過構(gòu)造語義森林的算法CSF(construct semantic fore

3、st)來對(duì)本地資源進(jìn)行聚類，構(gòu)造語義節(jié)點(diǎn)層，在聚類過程中節(jié)點(diǎn)間無信息交換，沒有消耗網(wǎng)絡(luò)帶寬，使得系統(tǒng)有很好的擴(kuò)展性。
　　在資源查找方面，針對(duì)無結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)中查詢請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)的盲目性，本文受尋找相似節(jié)點(diǎn)思想的啟發(fā)，提出在節(jié)點(diǎn)間建立相似鏈接的方法，將網(wǎng)絡(luò)中包含相似資源的節(jié)點(diǎn)聚到一起，形成語義相近的節(jié)點(diǎn)集合，同時(shí)對(duì)這些相似鏈接進(jìn)行動(dòng)態(tài)優(yōu)化，使得相似節(jié)點(diǎn)集合在物理網(wǎng)絡(luò)上更接近。查詢請(qǐng)求在轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)，本文定義并結(jié)合了定向模式和泛洪模式，并增設(shè)