资源空间模型是一种新的资源管理模型,适应于下一代面向语义、面向知识的智能型网络。分布式资源空间模型是资源空间模型在互联网上的应用,其主要目的是实现海量异构资源的共享,而资源搜索是实现资源共享的前提条件。因而研究其资源搜索机制是非常有意义的。本文基于分布式资源空间模型的实际情况对其搜索机制进行了深入研究。论文研究的主要内容和创新如下:1.本文研究了现有资源搜索方法,分析了评价资源搜索方法性能好坏的标准。深入研究了资源空间模型相关理论、分布式资源空间模型以及分布式资源空间模型的基本特征。并根据分布式资源空间模型的特征,通过对Chord算法和告知泛洪搜索方法结构的改变,资源相似度的匹配方法的引入,提出了基于相似度匹配的Chord算法和改进的告知泛洪搜索方法。并通过对搜索方法的分析表明,优化的资源搜索方法能有效的减少冗余信息量。2.本文提出了分布式资源空间模型的基于混合网络结构的资源搜索机制。结合现有结构化的Chord结构和非结构化的Gnutella结构的优点,将分布式资源空间模型划分为多个适当大小的单元,降低系统的整体规模。单元内节点为结构化Chord结构,采用基于相似度匹配的Chord算法进行资源查找,而单元之间为非结构化的网络结构,采用改进的告知泛洪方法进行资源搜索。基于混合网络结构的资源搜索方法能够有目的的选择节点,克服了搜索的盲目性。并引入了资源相似度和资源坐标区域的匹配,有效减少了冗余信息,且搜索速度更快,搜索结果更准。性能分析表明,本文提出的基于混合网络结构的资源搜索方法具有产生搜索消息少、节点维护开销小、查找资源速度快的优点。