基于p2p聚类邻居节点搜索算法的研究和实现

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1、东北大学硕士学位论文摘要．基于P2P的聚类邻居节点搜索算法的研究与实现摘要搜索定位问题是P2P网络的核心问题之一，也是P2P网络研究的热点。P2P的搜索定位模型按照网络拓扑结构，主要分为四种：结构化的搜索模型，非结构化的搜索模型，混合结构的搜索模型和基于兴趣局部性优化的搜索模型。目前，最受研究者们关注的是基于DHT(动态哈希表)的分布式结构化的搜索模型。DHT路由算法使用分布式哈希函数进行资源定位，具有构造快速，扩展性好的优点。典型的DHT模型有Chofd，P勰ny，CAN和Tapcsty等。但是DHT方法只支持关键字精确查找，并且没有考虑节点的物理位置信息，数据没有进行本地化，查询速度慢

2、。本文在MIT的chord模型基础上，结合网络的小世界特性的新理论，提出了一种改进的结构化P2P搜索算法CCNSA。该算法在Chord模型的基础上，对P2P网络中的节点进行了聚类，将物理上接近的节点保存在查询节点的聚类邻居路由表中，通过改变路由策略，使邻居节点得到优先查询，从而实现了缩短查询延时和查询路径长度的目的。ccNsA算法首先通过计算加入节点在P2P网络中的坐标，得到每个节点具体位置，然后，将坐标信息发布出去，使其能够成为邻近节点路由表中的一员，同时，利用收到的其它节点的位置信息构造自己的邻居节点路由表。这样，就有效的解决了原始算法缺乏物理信息的问题，提高了搜索定位的效率和节点连接

3、的速度。系统仿真过程中，使用了能够较好反映网络小世界特性的拓扑结构，GT-rrM的1hIlsit．stub模型。通过仿真试验证明了，在牺牲少量带宽的条件下，CcNsA算法明显的提高了资源的查询速度和缩短了查询路径。关键词：点对点；搜索模型；动态哈希表；小世界一Ⅱ东北大学硕士学位论文AbstranResearchandImplementationofClusteringNeighborofSearchingAlgorithmBasedonP2PAbstract1kpfobIemof∞arching锄d10catingisakeyiss∞ofP2Pnet啪rk锄da陀辩archhcI招pot嬲

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