【摘 要】
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随着信息技术的进步与互联网的飞速发展,网络上的信息资源与日俱增,如何在庞大的互联网上获得有价值的信息已成为人们日益关注的问题。对等网络(Peer-to-Peer)作为一种新兴的
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随着信息技术的进步与互联网的飞速发展,网络上的信息资源与日俱增,如何在庞大的互联网上获得有价值的信息已成为人们日益关注的问题。对等网络(Peer-to-Peer)作为一种新兴的网络计算模式,打破了传统的C/S模式,具有自组织、容错能力强、可扩展性好等优点,财富杂志更将P2P列为影响Internet未来的四项科技之一。随着P2P网络应用的日益盛行,分布式搜索技术已经成为搜索领域中研究的关键问题之一,比起传统的基于中心服务器的搜索,基于P2P技术针对本地资源的搜索网络具有优秀的搜索性能、准确的搜索结果、不需要昂贵的服务器端、等优点。目前,现存的结构化和非结构化P2P系统中的搜索机制各有优缺点,非结构化对等网络采用类似洪泛(flooding)的盲目搜索机制,虽然可以支持灵活的查询,但是随着网络规模的增长,容易在网络中产生以指数级增长的冗余消息,搜索效率和可扩展性较低;基于分布式哈希表(DHT)的结构化对等网络依据文档标识进行查找,可扩展性和查找效率较高,但是需要以很高的代价维护既定拓扑,不能很好地适应高度动态的P2P环境且不能直接支持多关键字的搜索。本文在分析对等网络现存搜索机制的基础上,针对非结构化对等网络中洪泛搜索机制的路由盲目性问题以及搜索效率低、冗余消息过多的问题,提出了一种利用位置对节点分群,通过历史查询的搜索反馈结果动态选择转发与实际位置相邻节点的算法。该算法通过计算邻居节点的兴趣相关度,定期调整邻居节点。算法分析和实验结果表明,与泛洪式算法相比,本算法减少了搜索时间,同时很好的控制了总的消息数和重复访问节点的比例,提高了查询效率。
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