【摘 要】
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为了更有效地解决网格资源的搜索和定位问题,提出一种以P2P形式实现的、基于兴趣聚类的非集中式网格资源发现算法。算法采用被动学习方式,通过用户的访问历史抽取节点的兴趣属性,将节点按照兴趣属性划分为多个簇,资源发现请求在簇内朋友节点之间传播,查找失败后,将请求路由到与其兴趣最相似的其他簇内。仿真测试表明,算法稳定高效,相比传统算法在低开销情况下性能有显著的提高。
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为了更有效地解决网格资源的搜索和定位问题,提出一种以P2P形式实现的、基于兴趣聚类的非集中式网格资源发现算法。算法采用被动学习方式,通过用户的访问历史抽取节点的兴趣属性,将节点按照兴趣属性划分为多个簇,资源发现请求在簇内朋友节点之间传播,查找失败后,将请求路由到与其兴趣最相似的其他簇内。仿真测试表明,算法稳定高效,相比传统算法在低开销情况下性能有显著的提高。
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