【摘 要】
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Peer-to-Peer(P2P)网络由于其可扩展性、容错性和自主性的特点使之成为目前分布式研究的热点。但如何在用户分布广泛、数量巨大、节点行为不可控、计算能力和网络连接不均匀
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Peer-to-Peer(P2P)网络由于其可扩展性、容错性和自主性的特点使之成为目前分布式研究的热点。但如何在用户分布广泛、数量巨大、节点行为不可控、计算能力和网络连接不均匀的复杂环境下实现高效的搜索服务是P2P应用面临的巨大挑战。当前的P2P资源检索大部分只支持简单的关键字查询功能,存在一些缺陷,如对于一些模糊查询请求,或者多关键字查询,结果的准确率不高;资源缺少统一的语义描述,用户难以查找到需求相关的内容,难以实现相关资源的语义融合。针对上述问题,将P2P技术和语义Web技术结合起来,克服传统基于客户机/服务器的搜索机制的弊端,提高了系统的可扩展性。同时通过对资源进行语义标注,并结合描述逻辑的思想,实现知识的表示和推理,提高知识处理和理解的能力,系统可以进行比关键字查询更复杂的查询,查询结果满意度将大大提高。提出一种基于语义分组和语义相似度的非结构化P2P网络资源检索机SBSGSS,它以计算机领域文献ACM知识本体作为所有节点的共享信息模型,对系统中的资源进行语义描述,保证了机器对资源的可理解性,可以实现复杂的查询和知识的高度共享;同时利用描述逻辑进行概念之间的推理机制,实现知识的语义推理,提高检索的效率;在SBSGSS中,节点文档按照语义进行分组,节点的分组之间按语义相似度建立朋友关系,搜索过程利用朋友关系实现搜索请求的转发。仿真试验结果表明,SBSGSS能够有效地提高系统的查询效率。
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