[发明专利]基于节点临近度估计的对等网络资源搜索优化方法

权利要求书

1.一种基于节点临近度估计的对等网络资源搜索优化方法，其特征在于：当节点加入P2P网络后进行资源搜索时，利用节点临近度估计值的计算方法，选择本地群组内部资源或者物理距离较接近的资源节点，降低在域间或骨干网络上产生的不必要流量，促进P2P流量优化；主要用于解决P2P网络逻辑拓扑与物理拓扑失配、节点异构问题，其具体步骤如下：

步骤1.初始时刻，构建P2P网络，设置超级节点；

步骤2.普通节点基于节点临近度估计加入到P2P网络中相应的群组；

步骤3.普通节点向所在群组的超级节点发送数据资源搜索请求；

步骤4.超级节点接收到搜索请求后首先查询本地索引资源列表，在本群组内进行搜索，如果查询到本群组内有符合条件的资源，则直接向查询节点发送请求响应,即发送拥有该资源的节点信息；

步骤5.若本群组内尚未发现符合条件的资源，则超级节点在上层主干网上发起搜索请求；由于上层主干网是一个由超级节点组成的自适应的P2P网络，同时也是一个由移动代理组成的P2P网络，根据移动代理的自主性、协作性、移动性和智能性等特征，该超级节点中的移动代理会通过与邻居超级节点或邻近超级节点的移动代理之间进行信息交互，来进行P2P路由；

步骤6.规定一个最长查找时间T，如果在时间T内未找到符合条件的资源，则超级节点向查询节点发送数据资源搜索失败的消息，如果在时间T内查找到了符合条件的资源，若资源数目为1，则直接向查询节点发送拥有该资源的节点信息，若资源数目大于等于2，就利用节点临近度估计值的计算方法，将查询节点与这些资源节点的临近度分别进行计算，比较得出一个物理距离最接近的资源节点，发送给查询节点；

步骤7.普通查询节点收到超级节点的响应后，便向目标资源节点发起连接请求，资源搜索过程结束。

2.根据权利要求1所述的基于节点临近度估计的对等网络资源搜索优化方法，其特征在于，步骤2普通节点基于节点临近度估计加入到P2P网络中相应群组的具体过程为：

1).普通节点随机选择一个超级节点M并向它发送加入请求；

2).超级节点M收到加入请求后，不会立即进行回复，而是将请求加入节点与所有的超级节点通过节点临近度估计值的计算方法进行计算，根据计算结果得到与请求加入节点物理地址临近度的一个超级节点序列，与之物理地址最近的超级节点排在序列首部，后面依次类推；

3).在计算得出的超级节点序列中，选择与请求加入节点物理地址最接近的超级节点N1，M通过移动代理和N1进行交互，查询N1的群组中节点个数是否已满，如果未满，就让超级节点N1所在群组做好接收该普通节点的准备，如果N1的群组已满，就选择与请求加入节点物理地址次接近的超级节点N2，再进行查询，并依次类推，直到找到可以接收该普通节点的群组；

4).如果所有群组容量都达到了上限，则M向普通节点回复请求加入失败，否则，M向普通节点发送能够接收它并且与它物理地址相对较近的超级节点N，指示它向该超级节点发送加入请求；

5).普通节点收到回复后，重新向由M发送过来的超级节点N发送加入请求；

6).超级节点N向普通节点回复允许加入的消息，保存新加入节点的相关信息，将其所存放的数据资源记录在自己的数据索引项，并使群组内节点个数加一。

3.根据权利要求1所述的基于节点临近度估计的对等网络资源搜索优化方法，其特征在于，步骤6中节点临近度估计值的计算方法具体如下：

①为了估算节点A和节点B物理地址的临近度，首先通过查询得出A、B的域名解析服务器列表I_a和I_b，假设I_a＝{S₁,S₂,…,S_i,…,S_m}，其中S₁,S₂,…S_i,…S_m代表I_a中不同的域名解析服务器，1,2,…i,…,m分别是不同域名解析服务器的标号且有1≤i≤m，i,m∈N⁺，N⁺为正整数，I_b＝{K₁,K₂,…K_j,…K_n}，其中K₁,K₂,…K_j,…K_n代表I_b中不同的域名解析服务器，1,2,…j,…,n分别是不同域名解析服务器的标号且有1≤j≤n，j,n∈N⁺，N⁺为正整数；对于I_a和I_b中任意的域名解析服务器，即其中S_i代表I_a中标号为i的域名解析服务器，K_j代表I_b中标号为j的域名解析服务器，在现实环境中可能会存在A、B的域名解析服务器列表I_a和I_b中同时具有相同服务器的情况，即能够使得S_i∈I_a,K_j∈I_b且S_i＝K_j，其中i,j为域名解析服务器的标号，S_i为I_a中标号为i的域名解析服务器，K_j为I_b中标号为j的域名解析服务器，根据A、B的域名解析服务器列表I_a和I_b可以得到A、B两节点的频率图，用二元组表示为：

F_A＝＜(S₁,1/m),(S₂,1/m),…(S_i,1/m),…,(S_m,1/m)＞

F_B＝＜(K₁,1/n),(K₂,1/n),…(K_j,1/n),…,(K_n,1/n)＞

②根据以上二元组可以作出A、B两节点的频率图(u_a,i)i∈I_a和(u_b,i)i∈I_b，横坐标为域名解析服务器，纵坐标为所占频率，由余弦相似度的计算公式

similarity=cos(θ)=AB||A||||B||]]>

把向量a＝(u_a,i)和向量b＝(u_b,i)代入上式中的A和B，就得到节点A和B的相似度为：

cos_sim(a,b)=Σi∈Ia(ua,iub,i)Σi∈Iaua,i2Σi∈Ibub,i2]]>

其中，分子中的i∈I_a也可变为i∈I_b，不影响最后的计算结果；

③得出计算结果后，如果节点A和节点B的相似度cos_sim(a,b)接近1，表明两节点的临近度估计值较高，即两节点的物理地址比较接近；如果节点A和节点B的相似度cos_sim(a,b)接近0，表明两节点的临近度估计值较低，即两节点的物理地址相距甚远。