一种基于peer-to-peer的分布式自适应搜索模型
本文针对Chord模型在资源发现和定位中存在的效率问题,设计了一种用于提高资源发现和定位效率的扩展模型-RL模型.RL模型在两方面对Chord模型进行了改进,RL模型使用双向指取表,使搜索能从P2P环的两个方向同时进行;通过对节点进行分类排除了干扰节点,并减少资源定位所需的跳数.从而使搜索系统能更好的完成对P2P网络资源的定位.本文详细描述了RL模型的结构和资源定位的原理,给出了资源定位的示例,介绍了两类节点的加入和退出的过程,对RL模型和Chord模型进行了性能比较.
对等网 网络资源定位 分布式技术
傅士光 林友芳
北京交通大学,计算机系人工智能实验室,北京市,100044
国内会议
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2006-10-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）