【摘 要】
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相似搜索已经成为P2P网络研究中的热点问题。M-CAN通过锚点比对的方式将原始数据空间映射到低维向量空间,然后在低维向量空间上进行数据的发布和搜索。但是映射过程会造成信
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相似搜索已经成为P2P网络研究中的热点问题。M-CAN通过锚点比对的方式将原始数据空间映射到低维向量空间,然后在低维向量空间上进行数据的发布和搜索。但是映射过程会造成信息丢失,从而导致M-CAN相似搜索效率降低。本文提出了一种新的分层索引结构M-CAN*。M-CAN*通过对节点在欧式空间中进行Delaunay三角剖分,形成底层拓扑结构。并且在此基础上设计了分层索引结构来实现启发式路由算法以及提高相似搜索的效率。
本文重点研究了M-CAN*分层索引仿真软件的设计与实现。论文系统地阐述了M-CAN*仿真软件的设计方法与实现技术。该仿真软件基于离散事件队列模拟多节点的加入和退出行为,实现了局部索引树的维护、系统路由、数据发布、范围查询、K近邻查询、节点加入和节点退出等功能。论文详细地介绍了仿真软件中这几个重要模块算法的流程与代码实现。
本文使用该分层索引仿真软件在Corel数据集上测试和分析了M-CAN*的效率。进行范围查询时,在数据的搜全率仍然保持100％的前提下,M-CAN*的节点访问率比M-CAN平均降低了30.2％,数据访问率平均降低了31.3％。进行K近邻查询时,M-CAN*的搜索的半径平均比M-CAN缩小了37.4％,平均节点访问率为M-CAN的43.3％,平均数据访问率为M-CAN的43.8％。实验结果表明M-CAN*相似搜索的效率要高于M-CAN,同时也表明该仿真软件能较好地模拟分层索引系统中节点的行为,可以作为M-CAN*性能评测的工具。
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