基于最近邻搜索算法分组式P2P网络拓扑模型

摘要：

为了在P2P环境中实现资源的更快更精确搜索,引入兴趣相似度计算方法,提出一种基于最近邻搜索算法的分组式P2P网络拓扑模型.在这个模型中,采用余弦相似性方法计算共享资源的相似程度;相似程度较高的节点形成朋友节点进行逻辑连接,兴趣相近的节点聚集成一个小组,结合缓存机制实现共享资源的高效搜索.模拟实验查询结果表明,兴趣相似度Sim值越大资源搜索越精确.模型中相似度的引入增强了P2P网络中资源定位的准确率,提高了搜索效率.

关键词：分组式P2P网络、兴趣域、相似度、缓存机制、搜索策略

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：山东省自然科学基金Y2007G11

在线出版日期：2011-01-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：100-104,108