基于語義聚類的無結構化P2P資源查找策略.pdf

1、資源檢索是P2P系統(tǒng)研究的熱點之一，無結構化P2P資源查找普遍采用以泛洪機制為主的方法，然而，隨著查詢請求在網絡中轉發(fā)次數(shù)的增加，網絡擁塞和帶寬浪費嚴重，查詢效率得不到保障，資源檢索問題仍然是大規(guī)模無結構化P2P網絡中信息共享所要面臨的挑戰(zhàn)。
　　針對以上問題，本文提出了一種基于語義聚類的資源查找策略LSCS（Localsemantic clustering search），主要工作如下:
　　在網絡結構方面，本文建立了一個

2、雙層的純分布式結構，這種結構的特點是無中心服務器，節(jié)點間是完全對等的關系，不會產生性能瓶頸和單點失敗的問題。
　　在資源表示和本地聚類方面，針對很多以DHT為基礎的資源表示方法對語義表達的不準確這個問題，本文改進了資源向量模型(VSM)，在節(jié)點內部將資源向量轉換成語義向量，避免了用特征值相近來代替語義相近的缺點;針對高維語義向量聚類困難的情況，本文提出一種通過構造語義森林的算法CSF(construct semantic fore

3、st)來對本地資源進行聚類，構造語義節(jié)點層，在聚類過程中節(jié)點間無信息交換，沒有消耗網絡帶寬，使得系統(tǒng)有很好的擴展性。
　　在資源查找方面，針對無結構化P2P系統(tǒng)中查詢請求轉發(fā)的盲目性，本文受尋找相似節(jié)點思想的啟發(fā)，提出在節(jié)點間建立相似鏈接的方法，將網絡中包含相似資源的節(jié)點聚到一起，形成語義相近的節(jié)點集合，同時對這些相似鏈接進行動態(tài)優(yōu)化，使得相似節(jié)點集合在物理網絡上更接近。查詢請求在轉發(fā)時，本文定義并結合了定向模式和泛洪模式，并增設