论文部分内容阅读
近十几年来,随着互联网的飞速发展,网络信息量和用户数急剧增长,网络共享和传输的内容也由简单的文字、图片扩展到音频、视频等结构复杂、形式多样的多媒体。为了高效进行网络内容分发,缓解网络拥塞,提升用户体验,CDN和P2P技术作为网络内容分发的主要技术,在众多领域被广泛应用。考虑到CDN和P2P技术在提供服务时与生俱有的互补性,CDN-P2P融合技术也成为新的研究热点。网络规模的不断扩大,共享资源信息的激增,给CDN-P2P网络中节点文件共享以及边缘服务器文件服务的提供,带来了诸多问题。主要表现为：对边缘服务器存储负载能力以及P2P节点文件请求响应时间的要求。CDN-P2P网络需要服务的节点数和提供的文件数量不断增大,需要在边缘服务器和内容源服务器之间,或者边缘服务器之间频繁传送文件,不仅增加节点文件请求的响应时间,而且消耗带宽资源。同时,节点用户也需要花费大量时间在海量资源信息中寻找自己需要的内容。改进CDN-P2P网络中边缘服务器的内容缓存放置策略,快速响应节点文件请求,提高节点用户在海量信息中发现所需求内容以及共享内容的效率,是未来CDN-P2P技术重要的发展方向。本文针对上述问题,通过分析CDN-P2P网络的特点,特别是节点用户能动性参与的影响因素,融合智能推荐、搜索引擎技术,对基于Hadoop的CDN-P2P原型系统进行了改进。本文的研究内容包括以下几个方面：(1)通过分析共享内容的类型属性和节点需求的联系,计算用户偏好因子,然后结合节点用户历史评分相似性和偏好因子,改进协同过滤方法的预测函数,对节点用户需求预测模型进行分析研究。(2)研究传统CDN技术,并结合现有CDN-P2P系统中节点子网组织的特性以及节点之间的相似性,对目前系统中内容预存策略进行重新设计。(3)鉴于节点用户对内容共享的需要,为了方便用户查找相关信息,基于Solr设计实现了一个共享内容搜索子系统,用户可以通过输入关键词来查找资源信息。(4)在CDN-P2P原型系统中对上面提出的节点用户需求预测模型和边缘服务器内容预存策略予以实现。