本文選題：聚類算法 + 節(jié)點興趣　； 參考：《新疆大學》2013年碩士論文

【摘要】：隨著經(jīng)濟的發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)的日益普及，網(wǎng)絡(luò)資源和網(wǎng)民的數(shù)量呈爆炸式增長，必然會導致一些問題的出現(xiàn)，那就是在如此龐大的資源海洋中，如何快速準確全面的定位到自己想要的資源？面對越來越多的資源，傳統(tǒng)的基于服務(wù)器的搜索引擎的弊端越來越明顯，比如受服務(wù)器的計算能力和存儲容量的影響，極大的影響了搜索的效率，P2P技術(shù)作為一種新興的網(wǎng)絡(luò)組織模式，為搜索引擎的發(fā)展提供了空間，各種搜索算法的提出，為提高搜索效率提供了幫助。 與結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)相比，非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點缺乏全局的拓撲結(jié)構(gòu),隨機的動態(tài)變化比較復雜，如何高效的搜索到用戶感興趣的資源是非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)搜索策略的關(guān)鍵問題。非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)最廣泛的搜索策略是采用泛洪機制，但是隨著網(wǎng)絡(luò)節(jié)點以及資源數(shù)量的大規(guī)模增多，搜索的冗余消息也呈指數(shù)級增長，，嚴重影響了用戶的搜索效率。 關(guān)于此問題，本文提出了非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)的一種基于用戶興趣度的搜索策略，所包含的資源可以很好的表達出節(jié)點的興趣，將節(jié)點按照其所表現(xiàn)出的興趣組成網(wǎng)絡(luò)，使興趣度高的節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中比較接近。用戶在網(wǎng)絡(luò)中檢索感興趣的資源，只需將查詢消息路由到擁有相關(guān)資源的節(jié)點，從而提高檢索效率。 本文的主要內(nèi)容有： （1）首先對P2P網(wǎng)絡(luò)的概念和作用做了闡述，然后分別對結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)的特點及搜索算法做了詳細的介紹，這些都是本論文的基礎(chǔ)知識； （2）本文引入了基于知網(wǎng)的詞匯相似度計算，詳細介紹了知網(wǎng)以及詞匯相似度計算的方法，在此基礎(chǔ)上形成詞集合，詞匯相似度計算是本文算法的基礎(chǔ)； （3）提出用k-高頻集合向量來表達節(jié)點的興趣，該方法是在k-高頻詞向量的基礎(chǔ)上提出的，能夠更好的表達出節(jié)點的興趣； （4）提出了基于節(jié)點興趣度的P2P網(wǎng)絡(luò)的搜索算法，通過余弦算法計算節(jié)點間的興趣相關(guān)度，把興趣相關(guān)度高的節(jié)點建立關(guān)聯(lián)，使得擁有同類資源的節(jié)點在同一個興趣域內(nèi)，要搜索此類資源，只需到相應(yīng)的興趣域查找，極大的提高的了搜索效率。隨著搜索次數(shù)的增加，節(jié)點對鄰居節(jié)點表不停的優(yōu)化，使得搜索效率越來越高； （5）最后對本文提出的算法進行了仿真實驗，通過和現(xiàn)有的基于節(jié)點興趣的搜索算法對比表明：本文的算法大大減少了漏查的現(xiàn)象，提高了查找的全面率和搜索成功率。
[Abstract]:With the development of economy and the increasing popularity of the Internet, the number of network resources and Internet users is increasing explosively, which will inevitably lead to the emergence of some problems, that is, in such a vast ocean of resources, How to locate the resources you want quickly and accurately? In the face of more and more resources, the disadvantages of the traditional server-based search engine are becoming more and more obvious, such as the influence of the computing power and storage capacity of the server. As a new network organization mode, P2P technology has greatly affected the efficiency of search, and has provided space for the development of search engine. Compared with structured P2P networks, the nodes of unstructured P2P networks lack global topology, and the random dynamic changes are more complex. How to efficiently search the resources of interest to users is the key problem of unstructured P2P network search strategy. The most widely used search strategy in unstructured P2P networks is flooding mechanism, but with the increase of the number of network nodes and resources, the number of redundant messages increases exponentially, which seriously affects the search efficiency of users. To solve this problem, this paper proposes a search strategy based on user interest in unstructured P2P networks. The resources contained can express the interests of nodes and form the network according to their interests. The nodes with high degree of interest are closer to each other in the network. In order to improve the retrieval efficiency, users can only route the query message to the node that has the relevant resources in order to retrieve the interested resources in the network. The main contents of this paper are as follows: Firstly, the concept and function of P2P network are expounded, then the characteristics and search algorithm of structured and unstructured P2P network are introduced in detail. These are the basic knowledge of this paper. (2) this paper introduces vocabulary similarity calculation based on knowledge net, and introduces the method of word similarity calculation in detail. On the basis of this, the vocabulary similarity calculation is the foundation of this algorithm. This method is based on the k-high frequency word vector, which can better express the interest of the node. In this paper, a search algorithm of P2P network based on node interest is proposed. The correlation of interest between nodes is calculated by cosine algorithm, and the nodes with high degree of interest are associated, so that the nodes with similar resources are in the same domain of interest. In order to search such resources, we only need to search the corresponding domain of interest, which greatly improves the efficiency of the search. With the increase of search times, the nodes constantly optimize the neighbor table, which makes the search efficiency more and more high. Finally, the proposed algorithm is simulated and compared with the existing search algorithm based on nodal interest. It is shown that the algorithm greatly reduces the phenomenon of missing search, and improves the overall search rate and the search success rate.
【學位授予單位】：新疆大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2013
【分類號】：TP393.02

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本文編號：1983533