基于概率学习导航的分布式信息查询
资源定位机制是Peer-to-Peer系统的关键技术,它的主要功能是返回请求资源的定位信息.本文提出了一种基于概率学习的路由搜索技术.应用机器学习的方法提高资源定位机制的效率。学习算法是用历史查询和结果反馈信息预测成功peer信息源发现的概率,随着查询返回结果数目和用户反馈信息的增加,学习器的训练和学习效率不断提高.我们提出改进的概率学习搜索(Adaptive Probabilistic Search简称Advanced-APS)算法和对节点索引表的构建及维护算法,研究了基于索引表中索引信息的路由选择算法。实验表明采用基于概率学习的信息资源搜索定位,提高了信息资源发现的成功率。
概率学习导航 信息检索 搜索算法 分布式信息查询 资源定位 路由搜索
朱青 王珊 常利军
中国人民大学信息学院 北京 100872
国内会议
桂林
中文
14-18
2008-10-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）