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基于关键字组合的网格层次社区资源发现
  • ISSN号:1006-7043
  • 期刊名称:哈尔滨工程大学学报
  • 时间:0
  • 页码:451-455
  • 语言:中文
  • 分类:TP393[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]北京航空航天大学经济管理学院,北京100083
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(70671007).
  • 相关项目:面向虚拟企业协作的网格知识服务系统研究
作者: 刘鲁|李红|
中文摘要:

基于节点间的相关性创建网格社区,实现社区资源检索是近年来受到较多关注的网格资源发现方案之一.为了将扁平社区模型扩展为层次结构,并支持资源的多关键字组合检索,提出了基于频繁关键字组合的网格层次社区模型,采用跳表结构组织社区覆盖网络,设计了相应的资源检索方法,可以将查询消息快速路由给目标社区,并支持查询消息向下层社区的受控扩散.仿真实验表明,查询消息到达目标社区的跳数随网格规模的扩大而缓慢增长,使资源发现系统具有良好的伸缩性.

英文摘要:

Organizing grid nodes into communities based on the correlations between them and carrying out resource searching within target communities has become an increasingly promising resource discovery mechanism. In order to expand the flat community model into a hierarchical structure and support resource discovery based on keyword combinations, a grid hierarchical communities model based on frequent keyword combinations was developed and a resource discovery method based on skip list overlap was designed. It can route query messages to target communiies rapidly and diffuse messages to lower communities in a controllable way, so as to obtain a more satisfying result. Simulation results showed that the hops of a query message entering into a target community increased slowly with increases of node numbers, ensuring that the resource discovery system is scalable.

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期刊信息
  • 《哈尔滨工程大学学报》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国工业和信息化部
  • 主办单位:哈尔滨工程大学
  • 主编:杨士莪
  • 地址:哈尔滨市南岗区南通大街145号1号楼
  • 邮编:150001
  • 邮箱:xuebao@hrbeu.edu.cn
  • 电话:0451-82519357
  • 国际标准刊号:ISSN:1006-7043
  • 国内统一刊号:ISSN:23-1390/U
  • 邮发代号:14-111
  • 获奖情况:
  • 工信部科技期刊评比"优秀期刊奖",中国高校科技期刊评比"精品期刊奖","北方十佳期刊奖",首届黑龙江省政府出版奖--优秀期刊奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),波兰哥白尼索引,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:11823