本文關(guān)鍵詞：非結(jié)構(gòu)化對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)》 2009年

非結(jié)構(gòu)化對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究

李紹滋  

【摘要】： 論文針對(duì)非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索問(wèn)題,在系統(tǒng)地分析了現(xiàn)有關(guān)鍵技術(shù)及存在不足的基礎(chǔ)上,提出了一種基于移動(dòng)Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型。該模型充分利用移動(dòng)Agent的高度自治性和異構(gòu)性,避免了傳統(tǒng)消息機(jī)制檢索模型過(guò)多的網(wǎng)絡(luò)連接和應(yīng)答;同時(shí)將詞匯鏈表示引入P2P信息檢索,并強(qiáng)化信息推薦對(duì)改善蟻群算法信息素的作用,分別用基于信息推薦的蟻群算法和自適應(yīng)擴(kuò)散混合變異機(jī)制粒子群算法選擇P2P查詢路由。這些研究?jī)?nèi)容是非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中的研究重點(diǎn),具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。論文的主要研究工作及創(chuàng)新點(diǎn)如下: (1)提出了一種基于移動(dòng)Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型。傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型普遍采用消息機(jī)制進(jìn)行信息查詢,這種機(jī)制要求發(fā)送者與接收者之間始終保持連接直到產(chǎn)生應(yīng)答為止,對(duì)網(wǎng)絡(luò)性能要求較高,不利于降低對(duì)網(wǎng)絡(luò)帶寬的占用。為克服傳統(tǒng)模型的缺陷,本文充分利用移動(dòng)Agent的高度自主性和異構(gòu)性,提出了一種基于移動(dòng)Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型,避免了傳統(tǒng)消息機(jī)制檢索模型過(guò)多的網(wǎng)絡(luò)連接和應(yīng)答。 (2)提出了基于詞匯鏈的非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索方法,實(shí)現(xiàn)了非結(jié)構(gòu)化P2P環(huán)境下的語(yǔ)義檢索。在信息檢索的文本表示中,充分利用《WordNet》等義類詞典,構(gòu)建詞匯鏈向量表示替代傳統(tǒng)關(guān)鍵詞向量表示,提出了詞匯鏈的量化方法,解決了一詞多義及一義多詞問(wèn)題,能較好處理詞匯的相關(guān)性,提高了主題表達(dá)能力。同時(shí),為更準(zhǔn)確地獲取用戶的查詢需求,提出了基于進(jìn)化算法的詞匯鏈查詢模板學(xué)習(xí)算法。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:信息檢索中采用詞匯鏈表示,不僅在傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)上實(shí)現(xiàn)了語(yǔ)義檢索和不同粒度的信息檢索,而且提高了檢索的準(zhǔn)確率。 (3)提出了基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法,增強(qiáng)了查詢路由算法對(duì)各節(jié)點(diǎn)擁有信息的掌握,克服了傳統(tǒng)查詢路由算法的盲目性。由于在非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)中選擇路由類似于蟻群覓食的過(guò)程,因此,蟻群算法非常適合用于選擇P2P路由。為更好地掌握各節(jié)點(diǎn)的信息,文中將信息推薦技術(shù)應(yīng)用于更新蟻群算法的信息素,改變了傳統(tǒng)的P2P網(wǎng)絡(luò)僅僅依靠查詢歷史來(lái)更新信息素的方法,這樣做,不但可以加快本次信息查詢,而且還能在推薦過(guò)程經(jīng)過(guò)的Peer節(jié)點(diǎn)上留下更多有用信息,有利于克服傳統(tǒng)查詢路由算法的盲目性。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法對(duì)查詢算法的成功率、查全率及帶寬占用率都有一定程度的改善。 (4)提出了自適應(yīng)擴(kuò)散混合變異機(jī)制的改進(jìn)粒子群算法InformPSO,從理論和仿真實(shí)驗(yàn)上驗(yàn)證了該算法的有效性,并將其應(yīng)用到非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)的查詢路由優(yōu)化中,提高了查詢的準(zhǔn)確性。在我們提出的檢索算法運(yùn)行初期,首先使用蟻群算法進(jìn)行路由選擇,收集并掌握以當(dāng)前節(jié)點(diǎn)為中心的受限P2P網(wǎng)絡(luò)內(nèi)各節(jié)點(diǎn)的情況。然后充分利用了當(dāng)前節(jié)點(diǎn)掌握的其它節(jié)點(diǎn)信息,并將P2P網(wǎng)絡(luò)的查詢路由看成最短路徑問(wèn)題,借助于改進(jìn)的PSO算法尋找最短路徑的方式來(lái)確定下一步的查詢方向。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:我們提出的改進(jìn)PSO算法與第五章的蟻群算法相比,在查詢成功率、查詢速度和帶寬占用率方面都有所改善。 總之,在改進(jìn)傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)信息檢索的查詢機(jī)制、實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義檢索及查詢路由方面,本文首先提出了一種基于移動(dòng)Agent的新型非結(jié)構(gòu)化P2P信息檢索模型,并通過(guò)引入詞匯鏈實(shí)現(xiàn)語(yǔ)義檢索,采用基于主動(dòng)信息推薦的改進(jìn)蟻群算法和改進(jìn)粒子群算法來(lái)選擇路由。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:這些方法提高了檢索速度,避免了路由選擇的盲目性,具有很好的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2009
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

摘要11-13

ABSTRACT13-15

第一章 緒論15-33

1.1 研究背景15-24

1.1.1 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的產(chǎn)生15-17

1.1.2 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的定義17-18

1.1.3 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的特征18-19

1.1.4 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的分類19-22

1.1.5 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用22-24

1.2 研究現(xiàn)狀及存在的問(wèn)題24-29

1.2 1 P2P 計(jì)算的研究現(xiàn)狀24-26

1.2.2 P2P 計(jì)算的優(yōu)勢(shì)26-28

1.2.3 基于對(duì)等計(jì)算的信息檢索面臨的挑戰(zhàn)28-29

1.3 本文的主要研究工作及創(chuàng)新29-30

1.4 論文的結(jié)構(gòu)30-31

1.5 本章小結(jié)31-33

第二章 相關(guān)研究工作33-51

2.1 信息檢索的相關(guān)模型33-40

2.1.1 布爾模型33-34

2.1.2 向量空間模型34-36

2.1.3 概率模型36-37

2.1.4 統(tǒng)計(jì)語(yǔ)言模型37-40

2.2 對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中的小世界模型40-44

2.2.1 冪律40-43

2.2.2 小世界理論43-44

2.3 常見P2P 信息檢索方法44-48

2.3.1 基于集中式索引服務(wù)器的信息檢索44-45

2.3.2 基于非結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)的信息檢索45-47

2.3.3 基于結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)的信息檢索47-48

2.4 信息推送技術(shù)48-49

2.5 本章小結(jié)49-51

第三章 基于移動(dòng)Agent 的新型非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索模型51-63

3.1 傳統(tǒng)非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索模型的不足51-54

3.1.1 泛洪策略分布信息搜索51-52

3.1.2 啟發(fā)式分布信息搜索52-53

3.1.3 傳統(tǒng)搜索模型的不足53-54

3.2 模型選擇策略54-58

3.2.1 移動(dòng)Agent 的特點(diǎn)54-56

3.2.2 移動(dòng)Agent 與P2P 的結(jié)合56

3.2.3 新型模型的選擇標(biāo)準(zhǔn)56-58

3.3 基于移動(dòng)Agent 的新型非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索模型設(shè)計(jì)58-62

3.3.1 模型的整體結(jié)構(gòu)58-59

3.3.2 檢索模型節(jié)點(diǎn)的組成元素59-61

3.3.3 移動(dòng)Agent 的表示61-62

3.3.4 模型的創(chuàng)新性62

3.4 本章小結(jié)62-63

第四章 基于詞匯鏈的文本表示與檢索技術(shù)63-91

4.1 詞匯鏈的基本概念63-66

4.1.1 詞的集聚性63-64

4.1.2 詞匯鏈的定義64-65

4.1.3 詞匯集聚為何重要65

4.1.4 詞匯鏈的應(yīng)用65-66

4.2 基于詞匯鏈的信息檢索66-68

4.2.1 基于關(guān)鍵詞信息檢索方法的局限性66-67

4.2.2 引入詞匯鏈的優(yōu)勢(shì)67-68

4.3 詞匯鏈的構(gòu)建方法68-76

4.3.1 候選詞的選擇68-69

4.3.2 詞匯語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度的分類69-71

4.3.3 路徑的選擇71-72

4.3.4 詞匯鏈的構(gòu)建算法72-74

4.3.5 算法應(yīng)用實(shí)例74-76

4.3.6 詞匯語(yǔ)義關(guān)聯(lián)度的計(jì)算76

4.4 文本的詞匯鏈表示方法76-84

4.4.1 文本表示流程76-78

4.4.2 文本預(yù)處理78-79

4.4.3 關(guān)鍵詞提取79-80

4.4.4 利用詞匯鏈進(jìn)行岐義消解80-83

4.4.5 文本的詞匯鏈向量表示83

4.4.6 文本之間的相似度計(jì)算83-84

4.5 基于遺傳算法的進(jìn)化式詞匯鏈學(xué)習(xí)算法84-87

4.5.1 遺傳算法一般框架84-86

4.5.2 進(jìn)化式詞匯鏈查詢模板學(xué)習(xí)算法86-87

4.6 仿真實(shí)驗(yàn)87-90

4.6.1 實(shí)驗(yàn)語(yǔ)料庫(kù)87-88

4.6.2 評(píng)價(jià)參數(shù)88-89

4.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果89-90

4.7 本章小結(jié)90-91

第五章 基于蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索路由選擇91-111

5.1 非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索路由91-93

5.1.1 非結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索路由描述91

5.1.2 現(xiàn)有非結(jié)構(gòu)化P2P 檢索路由方法91-92

5.1.3 現(xiàn)有路由方法的缺陷92-93

5.2 基本蟻群算法93-98

5.2.1 基本蟻群算法93-94

5.2.2 蟻群算法的應(yīng)用94-95

5.2.3 開放平臺(tái)Anthill 分析95-98

5.3 基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法98-103

5.3.1 信息推薦算法98-99

5.3.2 基于信息推薦的改進(jìn)蟻群算法99-100

5.3.3 基于改進(jìn)蟻群算法的非結(jié)構(gòu)化P2P 信息檢索方法100-103

5.4 仿真實(shí)驗(yàn)103-110

5.4.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境103

5.4.2 實(shí)驗(yàn)步驟103-104

5.4.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)104-105

5.4.4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析105-110

5.5 本章小結(jié)110-111

第六章 基于改進(jìn)PSO 算法的查詢路由優(yōu)化111-129

6.1 非結(jié)構(gòu)化P2P 網(wǎng)絡(luò)查詢路由優(yōu)化問(wèn)題的描述111-112

6.2 基本的PSO 算法112-113

6.3 含自適應(yīng)擴(kuò)散機(jī)制的混合變異PSO 算法113-118

6.3.1 早熟收斂原因113

6.3.2 改進(jìn)算法基本原理113-116

6.3.3 全局收斂性116-118

6.4 改進(jìn)算法的有效性驗(yàn)證118-123

6.4.1 基準(zhǔn)函數(shù)問(wèn)題118-119

6.4.2 參數(shù)設(shè)置119-120

6.4.3 對(duì)比實(shí)驗(yàn)120-123

6.5 基于InformPSO 的P2P 網(wǎng)絡(luò)路由算法123-125

6.5.1 問(wèn)題描述123

6.5.2 編碼機(jī)制123-124

6.5.3 適應(yīng)度函數(shù)124

6.5.4 算法描述124-125

6.6 路由優(yōu)化仿真實(shí)驗(yàn)125-128

6.6.1 仿真平臺(tái)PeerSim125

6.6.2 拓?fù)渖善鰾RITE125-126

6.6.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析126-128

6.7 本章小結(jié)128-129

第七章 結(jié)論與展望129-131

7.1 本文工作總結(jié)129-130

7.2 下一步工作展望130-131

致謝131-133

參考文獻(xiàn)133-141

作者在學(xué)期間取得的學(xué)術(shù)成果141-143

附錄 A 作者在學(xué)期間主持或參加的科研項(xiàng)目143

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6 王鐵軍;非結(jié)構(gòu)化對(duì)等網(wǎng)絡(luò)資源定位技術(shù)研究[D];電子科技大學(xué);2010年

7 王平;非結(jié)構(gòu)化對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中的信任機(jī)制及搜索策略研究[D];西南大學(xué);2010年

8 王志力;基于Godunov和Semi-Lagrangian法的二、三維淺水方程的非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)格離散研究[D];大連理工大學(xué);2006年

9 宋超;非結(jié)構(gòu)化自適應(yīng)有限元網(wǎng)格生成的AFT方法[D];大連理工大學(xué);2004年

10 陳珊珊;非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)信任模型及激勵(lì)機(jī)制研究[D];南京郵電大學(xué);2011年

中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 楊玲賢;基于Ontology的非結(jié)構(gòu)化信息訪問(wèn)機(jī)制研究[D];武漢科技大學(xué);2004年

2 張麗;基于非結(jié)構(gòu)化補(bǔ)充數(shù)據(jù)業(yè)務(wù)的客戶服務(wù)系統(tǒng)研究[D];重慶大學(xué);2004年

3 鄧業(yè)強(qiáng);支持協(xié)同的分布式本體管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[D];上海交通大學(xué);2010年

4 沈賀丹;核心能力評(píng)價(jià)系統(tǒng)的分類模塊研究[D];遼寧工程技術(shù)大學(xué);2006年

5 王芯婷;非結(jié)構(gòu)化金融數(shù)據(jù)管理系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];華中科技大學(xué);2012年

6 陳斌;基于語(yǔ)義的金融企業(yè)非結(jié)構(gòu)化信息檢索系統(tǒng)研究[D];上海交通大學(xué);2011年

7 李薇;非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)搜索算法研究[D];西安理工大學(xué);2010年

8 潘正軍;基于激勵(lì)的P2P非結(jié)構(gòu)化自我優(yōu)化搜索算法研究[D];太原理工大學(xué);2010年

9 曾家國(guó);基于興趣域的非結(jié)構(gòu)化P2P搜索算法研究[D];重慶大學(xué);2010年

10 周歡;非結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索算法研究[D];長(zhǎng)沙理工大學(xué);2012年

  本文關(guān)鍵詞：非結(jié)構(gòu)化對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中的信息檢索若干關(guān)鍵技術(shù)研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：104894