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对等网中基于位置和兴趣的内容搜索

对等网中基于位置和兴趣的内容搜索

作者：刘鑫西安电子科技大学

学位级别：硕士

P2P网络作为一种革命性的技术,在战场信息网络中发挥着重大作用。如何在海量战场信息中快速有效地找到符合用户需要的资源,为用户提供实时、可靠、准确的信息服务,实现真正意义上的资源共享,是亟待解决的问题。为此,将智能化的搜索方法... 详细信息

P2P网络作为一种革命性的技术,在战场信息网络中发挥着重大作用。如何在海量战场信息中快速有效地找到符合用户需要的资源,为用户提供实时、可靠、准确的信息服务,实现真正意义上的资源共享,是亟待解决的问题。为此,将智能化的搜索方法应用于P2P网络是一种合理的选择。本文在对P2P网络拓扑结构和已有搜索算法分析研究的基础上,提出了战场环境下在分布式非结构化P2P网络中基于节点位置和兴趣的内容搜索方案,以提高在战场环境下P2P网络上内容搜索的高效性和查准率。主要工作包括：改进P2P网络中基于兴趣的内容搜索方法,提出在对等网络中综合利用节点位置信息和节点内容关联度选择朋友节点的策略;根据节点IP位置信息设计相应的位置信息原则;针对网络中异构的数据,给出基于节点元数据内容共享程度上的节点内容关联度的计算方法：在此基础上设计基于节点位置和兴趣的主动学习构建朋友网络的算法以及在该网络上进行内容搜索的算法。最后对该搜索方案进行性能分析,并通过仿真实验表明：本文提出的对等网中基于节点位置和兴趣的内容搜索方案具有较好的搜索性能。

关键词： P2P网络内容搜索 IP位置信息元数据

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基于意图感知的跨社交网络个性化内容搜索

基于意图感知的跨社交网络个性化内容搜索

作者：周丹丹东南大学

学位级别：硕士

随着互联网的快速发展,以Twitter、Facebook、Instagram、新浪微博、知乎、豆瓣等为代表的社交应用激增,在线社交网络服务愈来愈完善,网络用户也逐渐增多。用户通过多种社交网络频繁地进行信息交流与互动,导致在线社交网络中信息急剧膨... 详细信息

随着互联网的快速发展,以Twitter、Facebook、Instagram、新浪微博、知乎、豆瓣等为代表的社交应用激增,在线社交网络服务愈来愈完善,网络用户也逐渐增多。用户通过多种社交网络频繁地进行信息交流与互动,导致在线社交网络中信息急剧膨胀,用户进行跨社交网络信息检索的行为愈发常见。传统搜索引擎只注重结果的获取速度和链接的流行度,缺少对用户搜索自主性行为的分析;另外,越来越多的用户使用两个以上社交网络,已有的社交搜索工作主要基于单一社交网络进行,少数的跨社交网络信息检索的分析,不仅忽略了不同社交网络之间的信息壁垒,而且也忽略了不同社交网络对用户的影响。针对现有社交搜索研究的不足,本文将从多社交网络出发,利用多模态数据（包括文本、图片等）,对用户的兴趣偏好以及平台偏好进行建模,感知用户当前的搜索意图,构建基于意图感知的跨社交网络个性化内容搜索模型,为社交用户提供跨社交网络的个性化内容搜索服务。本文具体工作如下:首先,本文从多社交网络真实数据出发,基于Aboutme社交名片网站,设计有效的规则选取种子用户,并抓取其在Twitter、Instagram等社交媒体上的关注关系以及推送内容。在此基础上,为了解决文本语言的规范性较差问题,需要进一步对抓取的文本内容进行预处理;此外,为了打破Twitter文本以及Instagram图片的信息壁垒、解决多模态数据的分析问题,也需要进一步对抓取的图片内容进行预处理。其次,提出基于意图感知的搜索模型。该模型考虑社交数据由用户自主生成的特性,利用多社交网络主题模型建模用户的主题偏好,感知用户个性化搜索意图,并建立多模态数据之间的联系;同时该模型设计了线上线下搜索排序算法,为用户返回多社交网络信息。在此基础上,对模型中涉及的主题模型变量采样以及更新规则进行推导和展示,并提出多社交网络主题模型参数估计的采样算法。最后,本文在真实的多社交网络数据集上对本文提出的基于意图感知的个性化内容搜索模型进行实验验证,通过实验对比与分析,可以得出:本文提出的基于意图感知的个性化搜索模型能够有效地建模用户的主题偏好,感知用户的搜索意图,并且能够有效地融合各个社交网络数据。另外,本文利用多模态数据补全用户的信息能够打破不同社交网络用户的信息壁垒,为用户提供更具个性化的社交搜索内容。最终,设计并实现基于意图感知的跨社交个性化内容搜索原型系统。

关键词：跨社交网络社交搜索内容搜索意图感知主题模型

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基于DHT的对等网络内容搜索技术的研究

基于DHT的对等网络内容搜索技术的研究

作者：吴媛媛哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

目前,对等网络技术已经成为计算机领域的一个研究热点。对等网络中存在大量可用的数据对象。由于对等网络的规模庞大,如何在分布式的网络环境中提高内容搜索效率是研究对等网络技术的关键。本文研究结构化对等网络中基于分布式哈希表的... 详细信息

目前,对等网络技术已经成为计算机领域的一个研究热点。对等网络中存在大量可用的数据对象。由于对等网络的规模庞大,如何在分布式的网络环境中提高内容搜索效率是研究对等网络技术的关键。本文研究结构化对等网络中基于分布式哈希表的内容搜索技术。在已有的结构化对等网络中,Chord模型具有查找算法清晰、路由效率高以及网络维护代价低等优点,一直都是研究的热点。在结点规模为N的Chord系统中,查找路径的长度为O(log2N)跳。当网络规模比较小时,路由查找效率可以接受,但随着网络规模的增大,路由查找效率变的不够理想,需要进一步提高。为了解决Chord中查找效率低的问题,本文提出了Frc-Chord模型,该模型主要针对Chord中路由表结构和路由查找算法进行改进。首先,通过在结点路由表中任意两个相邻指针项之间再增加三个额外的指针项,进一步细分相邻指针间的间隔,并在路由表中新增一个属性,用于记录每个表项指向的结点的前驱的信息。考虑到由此带来的网络的维护代价和路由表查找时延,对改进后的路由表进行相应的优化。然后,针对Chord路由查找算法中不必要的请求转发问题,对查找算法进行了优化。最后,在改进后的新模型中引入了路径缓存机制。经过理论分析,改进后的Frc-Chord模型,查找路径长度减小为O(log5N)跳,和原Chord模型相比,查找效率得到了明显提高。在p2psim仿真模拟实验中,分别对原Chord模型和改进后的Frc-Chord模型进行实验。实验结果表明,无论是在平均查找路径长度还是平均查找时延方面,Frc-Chord模型均优于原Chord模型。

关键词：对等网络分布式哈希表内容搜索 Chord

基于兴趣簇的CDN-P2P系统中内容搜索定位机制的设计与实现

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基于兴趣簇的CDN-P2P系统中内容搜索定位机制的设计与实现

作者：徐淑龙北京邮电大学

学位级别：硕士

将CDN和P2P进行融合构成的混合内容分发系统能够充分结合两种技术的优势,提高系统的可扩展能力和可靠服务能力。本文针对CDN-P2P系统中底层P2P分发网络及其构造协议、CDN与P2P的融合以及CDN-P2P中的内容搜索算法三个方面进行了研究：(1... 详细信息

将CDN和P2P进行融合构成的混合内容分发系统能够充分结合两种技术的优势,提高系统的可扩展能力和可靠服务能力。本文针对CDN-P2P系统中底层P2P分发网络及其构造协议、CDN与P2P的融合以及CDN-P2P中的内容搜索算法三个方面进行了研究：(1)提出了一种基于兴趣簇的混合式P2P网络的拓扑构造协议,它结合了基于超级节点的混合式P2P网络的特点,同时考虑了用户节点对不同类型内容的偏好程度,该构造协议利用节点拥有的各不相同的负载能力值,将所有的普通节点在满足兴趣相似度足够高的前提下,尽可能的聚集到负载能力值较强的超级节点周围,从而使得最终得到的拓扑中超级节点尽量的少,以减少网络中节点间消息交换带来的流量。(2)将基于兴趣簇的混合式P2P网络与CDN网络进行融合,提出了基于兴趣簇的CDN-P2P混合内容分发系统的模型。为了能充分利用基于兴趣簇的混合式P2P网络较高的可扩展性以及自组织能力,同时保留CDN网络的较高的服务质量和稳定性,通过CDN网络中的边缘服务器对P2P网络中的兴趣簇进行管理来完成二者的融合,并根据融合而成的系统的拓扑结构特点提出了CDN层、P2P层的双层内容分发策略,最终相对于传统的CDN-P2P网络,降低了CDN网络的负载和管理压力,提高了系统的鲁棒性,同时减少了内容分发的平均通信代价。(3)基于兴趣簇的CDN-P2P系统中的内容搜索算法,在前两个研究点的基础上,设计并实现了在基于兴趣簇的CDN-P2P混合内容分发系统中的内容搜索算法,充分利用基于兴趣簇的拓扑优势,将分布式的内容搜索与中心索引式的搜索相结合,减少了搜索命中需要的跳数,降低了搜索消息转发带来的网络流量。

关键词： CDN-P2P 超级节点兴趣相似性内容搜索内容分发