基于兴趣域的非结构化P2P搜索算法研究

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随着互联网络的发展,网络上的各类资源爆炸式增长,P2P应用软件能方便人们共享和下载网络资源,得到了广泛应用。P2P软件彻底打破传统的客户端/服务器模式,提出成员对等,人人为我,我为人人的对等交换模式,取得了巨大的成功。在众多P2P软件中最为引人注目和欢迎的便是非结构化P2P软件。非结构化P2P网络是最标准的对等网络结构,其本身拥有“多样性”、“随机性”、“自治性”、“成长性”等特点。在非结构化P2P网络中,海量的资源分散在众多的结点上而不依靠任何的管理结点或者中心结点,单个结点可以自由地共享和下载资源,自由地加入和离开网络而不影响整体,因此非结构化P2P网络非常适合现今的网络共享和下载。由于非结构化P2P网络具有随机性、不确定性和分布性,因此如何有效地搜索到待搜索的资源成为非结构化P2P网络搜索算法的核心问题。目前非结构化P2P网络普遍采用泛洪搜索,或者是改进的泛洪搜索。随着网络规模的增大,网络结点的增多,搜索的冗余消息在网络上以指数次方增长,严重影响了搜索效率。同时通过对小世界模型和幂规律分布的研究发现:非结构化P2P网络并不是完全随机的结构,而是具有幂规律性质和小世界性质的拓扑结构。结点自发地汇聚组织形成多个兴趣域,兴趣域之间存在短链连接,每个兴趣域中有少数结点连接度数较高,兴趣域中大部分结点连接度数较低。针对非结构化P2P网络拓扑的特点,结合对已有的非结构化P2P搜索算法的研究,本文提出了一种基于兴趣域的非结构化P2P搜索算法,该算法以预算值和TTL(Time To Live)值来控制搜索结点数目和搜索深度,将兴趣域的结点分为兴趣域内普通结点、连接兴趣域边缘的邻分点和连接兴趣域之间的分点3种类型,将兴趣域中搜索文件类型分为兴趣域内流行文件、兴趣域内不流行文件、兴趣域外流行文件、兴趣域外不流行文件4种类型。通过对不同类型结点搜索不同类型文件时采取不同的预算分配策略,以提高搜索消息效率,减少不必要的结点访问,提高搜索效率。最后本文对提出的搜索算法进行了仿真实验,通过和现有的非结构化P2P搜索算法对比表明:本文提出的搜索算法有效地减少了冗余搜索消息,并且有效的针对不同搜索以及不同的网络拓扑结点采用不同的搜索策略,提高了搜索成功率和搜索效率。
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