对等社交网络社会化资源搜索策略研究
发布时间:2022-02-08 17:08
作为传统在线社交网络(Online Social Networks,OSNs)集中式架构的替代方案,对等网络(Peer-to-Peer,P2P)可以解决集中式体系架构存在的安全隐私问题和单点故障问题。资源搜索是对等社交网络的关键组成部分,资源搜索模型设计的有效性和搜索策略的效率、准确率是影响对等社交网络整体性能的重要因素。因此,对对等社交网络模型和资源搜索策略进行研究具有现实意义。本文首先对社交网络和对等网络中的相关理论知识和关键资源搜索技术进行了研究和介绍,在此基础上结合相关研究成果,对对等社交网络中的资源搜索模型和资源搜索策略进行了详细研究,具体的研究内容如下:(1)针对传统P2P网络中的搜索模型无法适应对等社交网络动态变化,导致资源搜索效率不佳的问题,设计了一种基于兴趣的自组织资源搜索模型IRSM(Interest-based Resource Search Model)。该模型通过使用人类社交理论让用户以自组织的形式自发形成资源社区和社交知识网络,以提高未来的搜索效率,并且整个过程不需要额外的网络开销;模型中设计了黑名单列表,以较好地减少用户频繁上下线对搜索过程造成影响。(2)...
【文章来源】:江苏大学江苏省
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的研究内容
1.4 论文的组织结构
第二章 相关工作
2.1 在线社交网络的资源搜索
2.2 对等网络
2.2.1 对等网络的研究
2.2.2 对等网络资源搜索方法
2.3 对等社交网络
2.3.1 对等社交网络理论
2.3.2 对等社交网络资源搜索方法
2.4 本章小结
第三章 基于兴趣的自组织资源搜索模型
3.1 概述
3.2 基于兴趣的自组织资源搜索模型设计
3.2.1 模型整体设计方案
3.2.2 社交知识网络
3.2.3 消息结构
3.3 社交知识网络具体设计
3.3.1 社交知识表示
3.3.2 社交知识建立
3.3.3 社交知识更新
3.4 本章小结
第四章 支持多主题查询的自适应资源搜索策略
4.1 概述
4.2 策略性查询方法
4.3 多主题路由查询算法
4.4 推荐节点获取算法
4.5 多主题路由转发算法
4.5.1 计算转发度
4.5.2 推荐节点选择
4.5.3 路由转发的例子
4.6 本章小结
第五章 实验仿真和结果分析
5.1 实验仿真平台
5.2 仿真参数设置
5.3 评价标准和对比方法
5.4 查询多主题的实验结果
5.4.1 与相关方法的结果对比
5.4.2 最小转发度对实验结果的影响
5.4.3 最大转发度对实验结果的影响
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】:
期刊论文
[1]在线社会网络的测量与分析[J]. 徐恪,张赛,陈昊,李海涛. 计算机学报. 2014(01)
本文编号:3615429
【文章来源】:江苏大学江苏省
【文章页数】:67 页
【学位级别】:硕士
【文章目录】:
摘要
abstract
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.3 论文的研究内容
1.4 论文的组织结构
第二章 相关工作
2.1 在线社交网络的资源搜索
2.2 对等网络
2.2.1 对等网络的研究
2.2.2 对等网络资源搜索方法
2.3 对等社交网络
2.3.1 对等社交网络理论
2.3.2 对等社交网络资源搜索方法
2.4 本章小结
第三章 基于兴趣的自组织资源搜索模型
3.1 概述
3.2 基于兴趣的自组织资源搜索模型设计
3.2.1 模型整体设计方案
3.2.2 社交知识网络
3.2.3 消息结构
3.3 社交知识网络具体设计
3.3.1 社交知识表示
3.3.2 社交知识建立
3.3.3 社交知识更新
3.4 本章小结
第四章 支持多主题查询的自适应资源搜索策略
4.1 概述
4.2 策略性查询方法
4.3 多主题路由查询算法
4.4 推荐节点获取算法
4.5 多主题路由转发算法
4.5.1 计算转发度
4.5.2 推荐节点选择
4.5.3 路由转发的例子
4.6 本章小结
第五章 实验仿真和结果分析
5.1 实验仿真平台
5.2 仿真参数设置
5.3 评价标准和对比方法
5.4 查询多主题的实验结果
5.4.1 与相关方法的结果对比
5.4.2 最小转发度对实验结果的影响
5.4.3 最大转发度对实验结果的影响
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 工作总结
6.2 工作展望
参考文献
致谢
在学期间的研究成果及发表的学术论文
【参考文献】:
期刊论文
[1]在线社会网络的测量与分析[J]. 徐恪,张赛,陈昊,李海涛. 计算机学报. 2014(01)
本文编号:3615429
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/sousuoyinqinglunwen/3615429.html