基于统计学习的P2P节点选择算法

发布时间：2018-03-05 16:20

  本文选题：点对点　切入点：节点选择算法　出处：《计算机应用》2013年S1期 　论文类型：期刊论文

【摘要】：节点选择算法是影响P2P系统带宽利用率和吞吐量的关键技术之一。P2P应用存在逻辑路径和物理路径之间不一致、忽略了覆盖网拓扑与底层网络拓扑之间的关系等问题。邻居节点间上传和下载能力、稳定性会影响传输速率。针对这一问题提出基于统计学习的方法构建邻居网络,同时优先选择上传能力强、稳定性好的邻居节点。计算机仿真实验表明,新算法能显著提高P2P系统的整体吞吐量,减少用户的平均下载时间,从而有效地改善P2P系统的整体性能。
[Abstract]:Node selection algorithm is one of the key technologies that affect the bandwidth utilization and throughput of P2P system. There is inconsistency between logical path and physical path in P2P application. The relationship between overlay network topology and underlying network topology is ignored, and the ability of uploading and downloading among neighbor nodes is neglected. Stability will affect the transmission rate. To solve this problem, a statistical learning-based approach is proposed to construct neighbor network. The computer simulation results show that the new algorithm can significantly improve the overall throughput of P2P system and reduce the average download time of users. In order to effectively improve the overall performance of P2P systems.
【作者单位】： 大连理工大学网络与信息化中心;
【分类号】：TP393.02

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1570999