基于关键词的对等网络节点群相似性度量模型研究

来源 :武汉大学学报(理学版) | 被引量 : 0次 | 上传用户:guoxxjie
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为了进一步提高基于P2P的内容分发网CDN(content delivery network)的搜索效率,对用户就近组成的节点群(peer group)进行了研究,提出了节点群相似的概念和基于关键词的节点群相似性度量模型.当一个需求在本节点群不能满足时,优先到相似性高的节点群中查找,以较快地满足跨节点群的需求.度量模型对任意两个节点群首先根据节点中各文档关键词的一致程度判断对应两个节点的相似度,然后根据相似节点对的数量和相似度来判断两个节点群相似度.实验表明,使用所提出的度量模型得出的计算结果比传统的基于VSM的算法更接近于实际情况. In order to further improve the search efficiency of content delivery network (P2P) based content delivery network (CDN), the peer group consisting of the nearest users is studied. Similar concepts of node groups and similarity of node groups based on keywords are proposed Metric model.When a requirement can not be satisfied by this node group, it is prioritized to find the node group with high similarity to meet the demand of cross-node group faster.Measurement model for any two node groups first according to the documents in the node The degree of congruence of the keywords is used to judge the similarity between the two nodes, and then the similarity between the two nodes is judged according to the number and similarity of similar nodes.Experiments show that the proposed model results in more accurate results than the traditional VSM-based algorithm is closer to the actual situation.
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