隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,在線社交網(wǎng)絡(luò)的類型日漸多樣,用戶量亦在不斷增加,每個(gè)在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶都能自主發(fā)布個(gè)性化數(shù)據(jù),如日志、圖片、視頻以及推文等,這使得在線社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)量劇增。在線社交網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)出以下幾個(gè)特點(diǎn)：數(shù)據(jù)量巨大且增長(zhǎng)速度快,并呈現(xiàn)多樣性,用戶具有高度的動(dòng)態(tài)性和差異性。在線社交網(wǎng)絡(luò)的這些特點(diǎn),引發(fā)了一系列新的系統(tǒng)性能瓶頸問題,這極大地制約著在線社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。如何解決這些性能瓶頸顯得迫在眉睫。 在線社交網(wǎng)絡(luò)信息檢索即高私密性文本檢索問題；在線社交網(wǎng)絡(luò)并發(fā)訪問問題即微博平臺(tái)下大量用戶并發(fā)訪問問題；在線社交網(wǎng)絡(luò)信息存儲(chǔ)問題即移動(dòng)平臺(tái)下有效信息存儲(chǔ)問題。這些問題都是在線社交網(wǎng)絡(luò)在發(fā)展過程中不得不面對(duì),且必須得到解決的關(guān)鍵難點(diǎn)問題。 在線社交網(wǎng)絡(luò)的信息檢索與傳統(tǒng)的網(wǎng)頁(yè)檢索不同,其數(shù)據(jù)具有高度的私密性并使用Key-Value的存儲(chǔ)模式,進(jìn)行基于文本內(nèi)容的檢索非常困難。針對(duì)這個(gè)特點(diǎn),本文提出一種高效的基于用戶摘要索引的文本檢索優(yōu)化方法,提出一種輕量級(jí)好友摘要索引表的結(jié)構(gòu),將用戶的兩跳好友的文本內(nèi)容映射到一個(gè)摘要索引表中,可以在保持檢索效率的同時(shí)有效的解決在線社交網(wǎng)絡(luò)中數(shù)據(jù)隱私保護(hù)問題�；诖嗽O(shè)計(jì)的兩級(jí)排序算法,依照用戶的摘要索引表對(duì)好友進(jìn)行排序,從而過濾掉那些不必要的好友訪問,避免窮盡查詢所引起的無(wú)效訪問,能極大降低服務(wù)器之間的通信開銷。然后,通過一種近似TF×IDF的文本排序算法,在保持較高的檢索準(zhǔn)確率的情況下,提高了檢索效率,降低檢索的響應(yīng)時(shí)延。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于用戶摘要索引的文本檢索優(yōu)化方法可以減少窮盡查詢引起的94.1%的網(wǎng)絡(luò)通信開銷,降低82.4%的查詢時(shí)延,并且維持較高的檢索準(zhǔn)確率。 在線社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái),特別是微博平臺(tái),所扮演的角色越來(lái)越趨向于新聞媒體平臺(tái)。用戶從微博平臺(tái)獲取重大事件的消息,比如地震救災(zāi),大型體育賽事等。這些重大事件或突發(fā)事件,使網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的用戶量在短時(shí)間內(nèi)暴增,同時(shí)微博的流量也隨之驟增,從而導(dǎo)致大量的對(duì)服務(wù)器的并發(fā)訪問,極易造成擁塞,甚至導(dǎo)致系統(tǒng)平臺(tái)崩潰。本文提出一種基于p2p的分布式微博并發(fā)訪問優(yōu)化方法,可以很好地解決突發(fā)事件發(fā)生時(shí)微博平臺(tái)用戶的大規(guī)模并發(fā)訪問所引發(fā)的負(fù)載均衡以及可擴(kuò)展性問題。利用SoMed系統(tǒng)結(jié)構(gòu),根據(jù)用戶行為的差異性,將微博平臺(tái)的用戶分成公眾用戶和草根用戶兩種類型。針對(duì)這種分類,設(shè)計(jì)出一種兩級(jí)DHT的系統(tǒng)結(jié)構(gòu)。所有的公眾用戶構(gòu)成第一級(jí)DHT的成員,所有的草根用戶構(gòu)成第二級(jí)DHT的成員,并以粉絲圈為基本單位,構(gòu)成以第一級(jí)中公眾用戶為核心的粉絲圈集合,每個(gè)粉絲圈都是由一個(gè)公眾用戶和他的粉絲構(gòu)成的。通過粉絲圈中的粉絲互助的方式,實(shí)現(xiàn)降低并發(fā)訪問的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于兩級(jí)DHT的優(yōu)化方法可以極大的降低突發(fā)事件發(fā)生時(shí)微博系統(tǒng)并發(fā)訪問帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)帶寬開銷,并且降低網(wǎng)絡(luò)時(shí)延,同時(shí)保持較高的系統(tǒng)穩(wěn)定性和可用性。 隨著在線社交網(wǎng)絡(luò)用戶的好友數(shù)量的不斷增加,用戶通過好友信息流平臺(tái)獲取好友動(dòng)態(tài)信息的數(shù)據(jù)量也越來(lái)越大,在存儲(chǔ)容量受到限制,特別是在線社交網(wǎng)絡(luò)逐步向移動(dòng)端發(fā)展的時(shí)候,對(duì)信息進(jìn)行過濾顯得尤為重要。研究表明,在線社交網(wǎng)絡(luò)中用戶的好友關(guān)系強(qiáng)度其實(shí)是隨著時(shí)間變化的,大部分的好友關(guān)系在建立一個(gè)月之后幾乎很少聯(lián)系,用戶對(duì)這些“陌生好友”的動(dòng)態(tài)信息是不是全都感興趣的。本文提出一種基于好友交互關(guān)系的信息存儲(chǔ)優(yōu)化方法,來(lái)解決移動(dòng)社交網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下信息流平臺(tái)中無(wú)效信息的過濾問題。提出一種可調(diào)節(jié)的計(jì)數(shù)型布隆濾波記錄用戶與好友之間交互關(guān)系強(qiáng)度,通過對(duì)好友交互關(guān)系強(qiáng)度進(jìn)行劃分,將信息流平臺(tái)中的那些“極少交互”的好友動(dòng)態(tài)信息過濾掉。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,基于好友交互關(guān)系的信息存儲(chǔ)優(yōu)化方法可以有效過濾掉信息流平臺(tái)中無(wú)效信息,極大地降低了信息流平臺(tái)的存儲(chǔ)開銷,同時(shí)保持較高的過濾準(zhǔn)確率。 綜上所述,通過對(duì)在線社交網(wǎng)絡(luò)中檢索效率、并發(fā)控制和信息過濾等方面進(jìn)行的性能優(yōu)化研究,可以綜合提高在線社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)的服務(wù)器性能,提高用戶的服務(wù)質(zhì)量,對(duì)于在線社交網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展具有重大的研究與實(shí)踐指導(dǎo)意義。
【學(xué)位單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：TP393.092
【文章目錄】：
摘要
Abstract
1 緒論
    1.1 研究背景
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
2 基于用戶摘要索引的文本檢索優(yōu)化方法
    2.1 研究背景
    2.2 檢索系統(tǒng)設(shè)計(jì)
    2.3 基于好友關(guān)系的摘要索引
    2.4 關(guān)鍵字內(nèi)容檢索排序模型
    2.5 性能評(píng)測(cè)
    2.6 本章小結(jié)
2p的分布式微博并發(fā)訪問優(yōu)化方法'>3 基于p²p的分布式微博并發(fā)訪問優(yōu)化方法
    3.1 研究背景
    3.2 并發(fā)訪問優(yōu)化方法設(shè)計(jì)框架
2p的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)'>    3.3 基于p²p的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
    3.4 性能評(píng)測(cè)
    3.5 本章小結(jié)
4 基于好友交互關(guān)系的信息存儲(chǔ)優(yōu)化方法
    4.1 研究背景
    4.2 信息存儲(chǔ)優(yōu)化方法的設(shè)計(jì)
    4.3 交互關(guān)系摘要索引表
    4.4 性能評(píng)測(cè)
    4.5 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
致謝
參考文獻(xiàn)
附錄1 縮略詞簡(jiǎn)表
附錄2 攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文
附錄3 攻讀博士學(xué)位期間參與的主要科研項(xiàng)目
附錄4 個(gè)人簡(jiǎn)歷

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本文編號(hào)：2867871