【摘 要】
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为提高非结构化对等网的搜索效率,提出一种基于利益最优的智能拓扑机制.提出＂价值＂的概念来衡量对等节点的服务能力;根据对等节点在处理能力、物理位置和兴趣上的异构特性,对拓
【机 构】
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中国人民解放军理工大学指挥自动化学院
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为提高非结构化对等网的搜索效率,提出一种基于利益最优的智能拓扑机制.提出＂价值＂的概念来衡量对等节点的服务能力;根据对等节点在处理能力、物理位置和兴趣上的异构特性,对拓扑进行优化调整,最终形成以强节点为核心,兴趣相似和地域邻近节点为＂簇＂的伪超级节点拓扑结构.试验结果表明,该拓扑有助于提高搜索效率,降低系统总开销,并在一定程度上抑制了对等网上的＂freerider＂现象.
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