發(fā)布時(shí)間：2018-01-26 15:54

  本文關(guān)鍵詞： 聚類算法 節(jié)點(diǎn)興趣 非結(jié)構(gòu)化 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)?搜索機(jī)制　出處：《計(jì)算機(jī)仿真》2013年11期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對P2P網(wǎng)絡(luò)缺乏有效信息搜索機(jī)制的問題,結(jié)合對已有的基于k-高頻詞興趣相關(guān)度搜索路由算法的研究,提出一種采用k-高頻集合的搜索路由算法,節(jié)點(diǎn)興趣由節(jié)點(diǎn)所共享的資源主題的k-高頻集合向量描述,同時(shí)引入知網(wǎng)的詞匯語義相似度計(jì)算對特征項(xiàng)進(jìn)行語義擴(kuò)充,建立語義詞匯集合,然后使用詞匯集合代替詞匯作為特征,最后采用詞匯集合的余弦算法對搜索結(jié)果進(jìn)行聚類,來獲取相似的興趣節(jié)點(diǎn),使得節(jié)點(diǎn)能找到更多的資源。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,相對于已有的搜索路由算法,改進(jìn)算法能有效提高聚類結(jié)果的準(zhǔn)確率。
[Abstract]:In order to solve the problem of the lack of effective information search mechanism in P2P networks, a search routing algorithm based on khigh-frequency set is proposed, which is based on the research of the existing search routing algorithms based on interest correlation of khigh-frequency words. The interest of nodes is described by the k- high frequency set vector of the resource topics shared by nodes. At the same time, the semantic similarity calculation of the knowledge network is introduced to expand the semantic feature items and establish the semantic lexical set. Then the vocabulary set is used instead of the vocabulary as the feature. Finally, the cosine algorithm of the vocabulary set is used to cluster the search results to obtain similar interest nodes. The experimental results show that the improved algorithm can effectively improve the accuracy of the clustering results compared with the existing search routing algorithms.
【作者單位】： 新疆大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【分類號】：TP393.02
【正文快照】： 1引言P2P是英文Peer-to-Peer(對等)的簡稱,又被稱為“點(diǎn)對點(diǎn)”。P2P系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)既作為客戶端發(fā)出請求,也作為服務(wù)器端提供服務(wù),消除了傳統(tǒng)C/S模式中的單點(diǎn)失敗和性能瓶頸問題,具有更好的容錯(cuò)性和可靠性。P2P系統(tǒng)結(jié)構(gòu)以及搜索算法已成為當(dāng)前分布式系統(tǒng)研究的重點(diǎn)和熱點(diǎn)之一。

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本文編號：1466006