【摘 要】
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为了在P2P环境中实现资源的更快更精确搜索,引入兴趣相似度计算方法,提出一种基于最近邻搜索算法的分组式P2P网络拓扑模型。在这个模型中,采用余弦相似性方法计算共享资源的
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为了在P2P环境中实现资源的更快更精确搜索,引入兴趣相似度计算方法,提出一种基于最近邻搜索算法的分组式P2P网络拓扑模型。在这个模型中,采用余弦相似性方法计算共享资源的相似程度;相似程度较高的节点形成朋友节点进行逻辑连接,兴趣相近的节点聚集成一个小组,结合缓存机制实现共享资源的高效搜索。模拟实验查询结果表明,兴趣相似度Sim值越大资源搜索越精确。模型中相似度的引入增强了P2P网络中资源定位的准确率,提高了搜索效率。
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