一种P2P网络的信息优化检索算法的仿真分析

摘要：

为了解决P2P网络系统信息检索效率低、不能有效解决跨文本搜索,提出节点兴趣域聚类和信息量声誉激励的P2P网络检索机制.在该机制中,首先对网络系统中节点持有的数据信息量进行基于相似度和兴趣度阈值的兴趣域聚类；然后依据节点数据信息的声誉激励策略对兴趣相邻节点进行兴趣树构造,同时对用户输入的搜索关键字进行语义分析和个性化的辅助语义选择.将与查询信息向量最接近的节点持有信息量返回给用户,并对该数据信息量进行声誉激励评价和更新.实验仿真证明,该算法基于兴趣树的动态构造,能够避免结构化P2P网络系统对中心节点的过度依赖；同时检索的向量是基于用户个性化辅助语义生成的,能够有效地提高查询率和查准率.

关键词：P2P网络、节点兴趣域、声誉激励、信息相似度

所属期刊栏目：13

分类号：TP393.3(计算技术、计算机技术)

在线出版日期：2013-05-10（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：2572-2578