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当今社会是一个信息的社会,信息可以被无限次共享,也只有共享信息才能充分发挥出信息潜在的价值。网络技术的发展,使得信息的共享变得尤为方便,尤其是近年来P2P网络的出现大大地提高了信息共享的效率。所谓信息共享也就是资源的重复利用,P2P网络的最主要的优点就是资源的高利用率。要想充分利用P2P网络上的资源,首先要有效地发现需要的资源,即在P2P网络中进行搜索。目前,P2P研究领域的一个主要问题就是搜索问题。本文主要研究非结构化P2P网络中的搜索,具体研究内容如下：轻洪泛是非结构化P2P网络中基于查询的、内容牵引的搜索,针对它冗余消息数多及对稀有资源的搜索延迟长的问题,提出一种结合非结构化P2P搜索技术和双向Chord环的混合式搜索方法。该方法利用节点的异构性,在k-walker随机走的基础上,根据邻居节点的查询能力对查询请求的转发方式进行改进,在双向Chord环中对非结构化P2P未搜索到的资源进行结构化P2P搜索。仿真结果证明,与轻洪泛相比,混合式搜索方法的冗余查询消息数较少,对稀有资源的搜索延迟较低。在基于查询的非结构化P2P搜索中,节点的被动性和覆盖的非结构性使得搜索中大量地使用查询,从而导致较长的搜索延迟和较高的系统负载。为了彻底解决这个问题,提出基于广告的搜索算法ASAP(Advertisement-based Search Algorithm for unstructured P2P system)。ASAP是一种内容压栈方法,节点提前在网络中发布广告宣传它们共享的内容并且有选择地存储从其它节点接收到的感兴趣的广告。尽管能支持内容定位和获取需要的查询结果,但由于广告传送使用随机走策略及广告缓存中缺少排列广告的必要的信息,搜索效率不能达到最优。通过向网络中引入节点异构性和网络分层的思想,提出超节点限制随机走用于广告传送,提高了广告传送效率；同时,采用一跳广告索引复制策略对搜索算法进行了优化。仿真实验表明,改进的基于广告的P2P搜索MASAP(modified ASAP)在搜索成功率、响应时间及搜索成本上都优于ASAP。