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一种支持分类数据源查找的语义覆盖网络
  • ISSN号:1003-7985
  • 期刊名称:《东南大学学报:英文版》
  • 时间:0
  • 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]东北大学信息科学与工程学院,沈阳110004
  • 相关基金:The National Natural Science Foundation of China (No. 60573089), the Natural Science Foundation of Liaoning Province (No. 20052031 ), the National High Technology Research and Development Program of China (863 Program) ( No. 2006AA09Z139).
中文摘要:

针对使用分类层次来描述数据语义的分布式数据源,提出了一种支持数据共享的基于super-peer的语义覆盖网络SSON.SSON能够根据数据的语义,动态地将peer划分成多个语义簇,语义簇之间组织成语义覆盖网络.每个语义簇由一个super-peer和一组peer组成,仅负责回答其语义子空间上的查询.查询首先根据其语义被路由到适合的语义簇中,然后被转发给包含结果的peer.同时给出了相关的算法,并进行了实验研究,实验结果表明,SSON具有良好的可扩展性,并在查找性能和代价之间取得了一个良好的折中.

英文摘要:

Distributed data sources which employ taxonomy hierarchy to describe the contents of their objects are considered, and a super-peer-based semantic overlay network (SSON) is proposed for sharing and searching their data objects. In SSON, peers are dynamically clustered into many semantic clusters based on the semantics of their data objects and organized in the semantic clusters into a semantic overlay network. Each semantic cluster consists of a super-peer and more peers, and is only responsible for answering queries in its semantic subspace. A query is first routed to the appropriate semantic clusters by an efficient searching algorithm, and then it is forwarded to the specific peers that hold the relevant data objects. Experimental results indicate that SSON has good scalability and achieves a competitive trade-off between search efficiency and costs.

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