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非結(jié)構(gòu)化對等網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究

發(fā)布時間:2016-08-29 16:14

  本文關(guān)鍵詞:非結(jié)構(gòu)化對等網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究,,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。


《國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》 2009年

非結(jié)構(gòu)化對等網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究

李紹滋  

【摘要】: 論文針對非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索問題,在系統(tǒng)地分析了現(xiàn)有關(guān)鍵技術(shù)及存在不足的基礎(chǔ)上,提出了一種基于移動Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型。該模型充分利用移動Agent的高度自治性和異構(gòu)性,避免了傳統(tǒng)消息機(jī)制檢索模型過多的網(wǎng)絡(luò)連接和應(yīng)答;同時將詞匯鏈表示引入P2P信息檢索,并強(qiáng)化信息推薦對改善蟻群算法信息素的作用,分別用基于信息推薦的蟻群算法和自適應(yīng)擴(kuò)散混合變異機(jī)制粒子群算法選擇P2P查詢路由。這些研究內(nèi)容是非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中的研究重點(diǎn),具有重要的理論意義和實際應(yīng)用價值。論文的主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下: (1)提出了一種基于移動Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型。傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型普遍采用消息機(jī)制進(jìn)行信息查詢,這種機(jī)制要求發(fā)送者與接收者之間始終保持連接直到產(chǎn)生應(yīng)答為止,對網(wǎng)絡(luò)性能要求較高,不利于降低對網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。為克服傳統(tǒng)模型的缺陷,本文充分利用移動Agent的高度自主性和異構(gòu)性,提出了一種基于移動Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型,避免了傳統(tǒng)消息機(jī)制檢索模型過多的網(wǎng)絡(luò)連接和應(yīng)答。 (2)提出了基于詞匯鏈的非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索方法,實現(xiàn)了非結(jié)構(gòu)化P2P環(huán)境下的語義檢索。在信息檢索的文本表示中,充分利用《WordNet》等義類詞典,構(gòu)建詞匯鏈向量表示替代傳統(tǒng)關(guān)鍵詞向量表示,提出了詞匯鏈的量化方法,解決了一詞多義及一義多詞問題,能較好處理詞匯的相關(guān)性,提高了主題表達(dá)能力。同時,為更準(zhǔn)確地獲取用戶的查詢需求,提出了基于進(jìn)化算法的詞匯鏈查詢模板學(xué)習(xí)算法。仿真實驗結(jié)果表明:信息檢索中采用詞匯鏈表示,不僅在傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)上實現(xiàn)了語義檢索和不同粒度的信息檢索,而且提高了檢索的準(zhǔn)確率。 (3)提出了基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法,增強(qiáng)了查詢路由算法對各節(jié)點(diǎn)擁有信息的掌握,克服了傳統(tǒng)查詢路由算法的盲目性。由于在非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中選擇路由類似于蟻群覓食的過程,因此,蟻群算法非常適合用于選擇P2P路由。為更好地掌握各節(jié)點(diǎn)的信息,文中將信息推薦技術(shù)應(yīng)用于更新蟻群算法的信息素,改變了傳統(tǒng)的P2P網(wǎng)絡(luò)僅僅依靠查詢歷史來更新信息素的方法,這樣做,不但可以加快本次信息查詢,而且還能在推薦過程經(jīng)過的Peer節(jié)點(diǎn)上留下更多有用信息,有利于克服傳統(tǒng)查詢路由算法的盲目性。仿真實驗結(jié)果表明:基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法對查詢算法的成功率、查全率及帶寬占用率都有一定程度的改善。 (4)提出了自適應(yīng)擴(kuò)散混合變異機(jī)制的改進(jìn)粒子群算法InformPSO,從理論和仿真實驗上驗證了該算法的有效性,并將其應(yīng)用到非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)的查詢路由優(yōu)化中,提高了查詢的準(zhǔn)確性。在我們提出的檢索算法運(yùn)行初期,首先使用蟻群算法進(jìn)行路由選擇,收集并掌握以當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為中心的受限P2P網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的情況。然后充分利用了當(dāng)前節(jié)點(diǎn)掌握的其它節(jié)點(diǎn)信息,并將P2P網(wǎng)絡(luò)的查詢路由看成最短路徑問題,借助于改進(jìn)的PSO算法尋找最短路徑的方式來確定下一步的查詢方向。仿真實驗結(jié)果表明:我們提出的改進(jìn)PSO算法與第五章的蟻群算法相比,在查詢成功率、查詢速度和帶寬占用率方面都有所改善。 總之,在改進(jìn)傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)信息檢索的查詢機(jī)制、實現(xiàn)語義檢索及查詢路由方面,本文首先提出了一種基于移動Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型,并通過引入詞匯鏈實現(xiàn)語義檢索,采用基于主動信息推薦的改進(jìn)蟻群算法和改進(jìn)粒子群算法來選擇路由。仿真實驗結(jié)果表明:這些方法提高了檢索速度,避免了路由選擇的盲目性,具有很好的實際應(yīng)用價值。

【關(guān)鍵詞】:
【學(xué)位授予單位】:國防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級別】:博士
【學(xué)位授予年份】:2009
【分類號】:TP391.3
【目錄】:

  • 摘要11-13
  • ABSTRACT13-15
  • 第一章 緒論15-33
  • 1.1 研究背景15-24
  • 1.1.1 對等網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生15-17
  • 1.1.2 對等網(wǎng)絡(luò)的定義17-18
  • 1.1.3 對等網(wǎng)絡(luò)的特征18-19
  • 1.1.4 對等網(wǎng)絡(luò)的分類19-22
  • 1.1.5 對等網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用22-24
  • 1.2 研究現(xiàn)狀及存在的問題24-29
  • 1.2 1 P2P 計算的研究現(xiàn)狀24-26
  • 1.2.2 P2P 計算的優(yōu)勢26-28
  • 1.2.3 基于對等計算的信息檢索面臨的挑戰(zhàn)28-29
  • 1.3 本文的主要研究工作及創(chuàng)新29-30
  • 1.4 論文的結(jié)構(gòu)30-31
  • 1.5 本章小結(jié)31-33
  • 第二章 相關(guān)研究工作33-51
  • 2.1 信息檢索的相關(guān)模型33-40
  • 2.1.1 布爾模型33-34
  • 2.1.2 向量空間模型34-36
  • 2.1.3 概率模型36-37
  • 2.1.4 統(tǒng)計語言模型37-40
  • 2.2 對等網(wǎng)絡(luò)中的小世界模型40-44
  • 2.2.1 冪律40-43
  • 2.2.2 小世界理論43-44
  • 2.3 常見P2P 信息檢索方法44-48
  • 2.3.1 基于集中式索引服務(wù)器的信息檢索44-45
  • 2.3.2 基于非結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)的信息檢索45-47
  • 2.3.3 基于結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)的信息檢索47-48
  • 2.4 信息推送技術(shù)48-49
  • 2.5 本章小結(jié)49-51
  • 第三章 基于移動Agent 的新型非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索模型51-63
  • 3.1 傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索模型的不足51-54
  • 3.1.1 泛洪策略分布信息搜索51-52
  • 3.1.2 啟發(fā)式分布信息搜索52-53
  • 3.1.3 傳統(tǒng)搜索模型的不足53-54
  • 3.2 模型選擇策略54-58
  • 3.2.1 移動Agent 的特點(diǎn)54-56
  • 3.2.2 移動Agent 與P2P 的結(jié)合56
  • 3.2.3 新型模型的選擇標(biāo)準(zhǔn)56-58
  • 3.3 基于移動Agent 的新型非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索模型設(shè)計58-62
  • 3.3.1 模型的整體結(jié)構(gòu)58-59
  • 3.3.2 檢索模型節(jié)點(diǎn)的組成元素59-61
  • 3.3.3 移動Agent 的表示61-62
  • 3.3.4 模型的創(chuàng)新性62
  • 3.4 本章小結(jié)62-63
  • 第四章 基于詞匯鏈的文本表示與檢索技術(shù)63-91
  • 4.1 詞匯鏈的基本概念63-66
  • 4.1.1 詞的集聚性63-64
  • 4.1.2 詞匯鏈的定義64-65
  • 4.1.3 詞匯集聚為何重要65
  • 4.1.4 詞匯鏈的應(yīng)用65-66
  • 4.2 基于詞匯鏈的信息檢索66-68
  • 4.2.1 基于關(guān)鍵詞信息檢索方法的局限性66-67
  • 4.2.2 引入詞匯鏈的優(yōu)勢67-68
  • 4.3 詞匯鏈的構(gòu)建方法68-76
  • 4.3.1 候選詞的選擇68-69
  • 4.3.2 詞匯語義關(guān)聯(lián)度的分類69-71
  • 4.3.3 路徑的選擇71-72
  • 4.3.4 詞匯鏈的構(gòu)建算法72-74
  • 4.3.5 算法應(yīng)用實例74-76
  • 4.3.6 詞匯語義關(guān)聯(lián)度的計算76
  • 4.4 文本的詞匯鏈表示方法76-84
  • 4.4.1 文本表示流程76-78
  • 4.4.2 文本預(yù)處理78-79
  • 4.4.3 關(guān)鍵詞提取79-80
  • 4.4.4 利用詞匯鏈進(jìn)行岐義消解80-83
  • 4.4.5 文本的詞匯鏈向量表示83
  • 4.4.6 文本之間的相似度計算83-84
  • 4.5 基于遺傳算法的進(jìn)化式詞匯鏈學(xué)習(xí)算法84-87
  • 4.5.1 遺傳算法一般框架84-86
  • 4.5.2 進(jìn)化式詞匯鏈查詢模板學(xué)習(xí)算法86-87
  • 4.6 仿真實驗87-90
  • 4.6.1 實驗語料庫87-88
  • 4.6.2 評價參數(shù)88-89
  • 4.6.3 實驗結(jié)果89-90
  • 4.7 本章小結(jié)90-91
  • 第五章 基于蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索路由選擇91-111
  • 5.1 非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索路由91-93
  • 5.1.1 非結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索路由描述91
  • 5.1.2 現(xiàn)有非結(jié)構(gòu)化P2P 檢索路由方法91-92
  • 5.1.3 現(xiàn)有路由方法的缺陷92-93
  • 5.2 基本蟻群算法93-98
  • 5.2.1 基本蟻群算法93-94
  • 5.2.2 蟻群算法的應(yīng)用94-95
  • 5.2.3 開放平臺Anthill 分析95-98
  • 5.3 基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法98-103
  • 5.3.1 信息推薦算法98-99
  • 5.3.2 基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法99-100
  • 5.3.3 基于改進(jìn)蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索方法100-103
  • 5.4 仿真實驗103-110
  • 5.4.1 實驗環(huán)境103
  • 5.4.2 實驗步驟103-104
  • 5.4.3 評價指標(biāo)104-105
  • 5.4.4 實驗結(jié)果與分析105-110
  • 5.5 本章小結(jié)110-111
  • 第六章 基于改進(jìn)PSO 算法的查詢路由優(yōu)化111-129
  • 6.1 非結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)查詢路由優(yōu)化問題的描述111-112
  • 6.2 基本的PSO 算法112-113
  • 6.3 含自適應(yīng)擴(kuò)散機(jī)制的混合變異PSO 算法113-118
  • 6.3.1 早熟收斂原因113
  • 6.3.2 改進(jìn)算法基本原理113-116
  • 6.3.3 全局收斂性116-118
  • 6.4 改進(jìn)算法的有效性驗證118-123
  • 6.4.1 基準(zhǔn)函數(shù)問題118-119
  • 6.4.2 參數(shù)設(shè)置119-120
  • 6.4.3 對比實驗120-123
  • 6.5 基于InformPSO 的P2P 網(wǎng)絡(luò)路由算法123-125
  • 6.5.1 問題描述123
  • 6.5.2 編碼機(jī)制123-124
  • 6.5.3 適應(yīng)度函數(shù)124
  • 6.5.4 算法描述124-125
  • 6.6 路由優(yōu)化仿真實驗125-128
  • 6.6.1 仿真平臺PeerSim125
  • 6.6.2 拓?fù)渖善鰾RITE125-126
  • 6.6.3 實驗結(jié)果及分析126-128
  • 6.7 本章小結(jié)128-129
  • 第七章 結(jié)論與展望129-131
  • 7.1 本文工作總結(jié)129-130
  • 7.2 下一步工作展望130-131
  • 致謝131-133
  • 參考文獻(xiàn)133-141
  • 作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果141-143
  • 附錄 A 作者在學(xué)期間主持或參加的科研項目143
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    1 楊玲賢;基于Ontology的非結(jié)構(gòu)化信息訪問機(jī)制研究[D];武漢科技大學(xué);2004年

    2 張麗;基于非結(jié)構(gòu)化補(bǔ)充數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的客戶服務(wù)系統(tǒng)研究[D];重慶大學(xué);2004年

    3 鄧業(yè)強(qiáng);支持協(xié)同的分布式本體管理系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)[D];上海交通大學(xué);2010年

    4 沈賀丹;核心能力評價系統(tǒng)的分類模塊研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2006年

    5 王芯婷;非結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2012年

    6 陳斌;基于語義的金融企業(yè)非結(jié)構(gòu)化信息檢索系統(tǒng)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

    7 李薇;非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)搜索算法研究[D];西安理工大學(xué);2010年

    8 潘正軍;基于激勵的P2P非結(jié)構(gòu)化自我優(yōu)化搜索算法研究[D];太原理工大學(xué);2010年

    9 曾家國;基于興趣域的非結(jié)構(gòu)化P2P搜索算法研究[D];重慶大學(xué);2010年

    10 周歡;非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索算法研究[D];長沙理工大學(xué);2012年


      本文關(guān)鍵詞:非結(jié)構(gòu)化對等網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究,由筆耕文化傳播整理發(fā)布。



    本文編號:104894

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