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基于关键词的对等网络节点群相似性度量模型研究
  • ISSN号:1671-8836
  • 期刊名称:《武汉大学学报:理学版》
  • 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]北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京100876, [2]山东女子学院信息技术学院,山东济南250300
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60872051)
中文摘要:

为了进一步提高基于P2P的内容分发网CDN(content delivery network)的搜索效率,对用户就近组成的节点群(peer group)进行了研究,提出了节点群相似的概念和基于关键词的节点群相似性度量模型.当一个需求在本节点群不能满足时,优先到相似性高的节点群中查找,以较快地满足跨节点群的需求.度量模型对任意两个节点群首先根据节点中各文档关键词的一致程度判断对应两个节点的相似度,然后根据相似节点对的数量和相似度来判断两个节点群相似度.实验表明,使用所提出的度量模型得出的计算结果比传统的基于VSM的算法更接近于实际情况.

英文摘要:

To improve search efficiency in Content Delivery Network based on peer-to-peer,users weredivided into peer groups.The concept of peer group was discussed and a keyword-based method of measur-ing similarity between peer groups was proposed.When none of peers could provide the results for a re-quest,another peer group having higher similarity degree with it would be searched to meet the requestsoon.In the model,similarity degree of each peer in the two peer groups was first calculated according tothe keywords in each document,and then the similarity degree between the two peer groups was deter-mined based on the amount of the similar pairs and similarity degree.Experiments demonstrated that theproposed model got closer results with the actual situation than traditional SVM model.

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期刊信息
  • 《武汉大学学报:理学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国2教育部
  • 主办单位:武汉大学
  • 主编:刘经南
  • 地址:湖北武昌珞珈山
  • 邮编:430072
  • 邮箱:whdz@whu.edu.cn
  • 电话:027-68756952
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-8836
  • 国内统一刊号:ISSN:42-1674/N
  • 邮发代号:38-8
  • 获奖情况:
  • 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),德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,英国动物学记录,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:6988