环境的邻近搜索技术研究.pdf

摘要随着网络技术的发展,文件共享、分布式镜像、内容分发网络和流媒体服务等大规模分布式应用不断涌现。此类应用场景中网络延迟是评价系统性能的重要指标,因此如何有效地基于节点间延迟信息选择最近的服务节点成为亟待解决的共性问题。邻近搜索技术旨在为节点在动态的网络环境中寻找最近邻节点。然而,已有的邻近搜索技术存在查询时间长、搜索精度低等问题,从而降低了系统的性能。为实现快速、高精度的邻近搜索,对分簇方法以及最近邻搜索方法进行了深入的研究,取得的研究进展如下:节点分簇可以提高邻近搜索的精度,降低邻近搜索的计算延迟和通讯开销,针对已有分簇方法难以适应动态的网络环境,可扩展性差,精度低的问题,提出了一种基于�与��嗨菩缘姆执胤椒↖�����型ü�ǖ乇杲诘闶�魑�分簇数目,根据节点与各地标节点的邻近性进行分簇,从而提高算法的可扩展性和自适应性;节点根据�前缀匹配和上游连通列表��ヅ涞慕峁�匀范ㄓ敫鞯�标节点的邻近性概率,从而达到精确匹配的目标。模拟实验表明,与典型的分簇方法����啾龋琁��诜执厥找婧头执赜行�粤礁龇矫婢哂忻飨缘挠攀啤�针对已有邻近搜索方法查询时间长,未考虑分簇对搜索精度的影响而导致搜索精度低的问题,提出了一种基于覆盖树的最近邻搜索方法��。��中参与节点通过自主计算其所处层次,将整个网络构成一棵层次化覆盖树;通过邻居维护协议维护覆盖树结构以自适应网络动态性;通过对覆盖树剪枝来构造各层候选节点集合,舍弃不可能将搜索导向目标节点的最近邻的分枝,并利用基于�与��嗨菩缘姆执胤椒↖��缘鼻昂蜓〗诘慵�献鼋�徊缴秆。�蕴岣咚阉骶�度,减少搜索时间和通讯开销。实验结果表明,与典型的邻近搜索方法���啾龋���搜索精度更高,查询时间更短。主题词:邻近搜索,分簇,网络探测国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第��
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表目录表��邻近搜索技术研究历史⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�表��符号说明⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�表��节点间延迟矩阵⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�表��典型的邻近搜索技术的时间复杂度对比⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�国防科学技术大学研究生院硕士学位论文第�页
图目录图��邻近搜索技术的研究框架⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图�����奶逑到峁埂���������������������������耐仄私峁埂����������������������������的同心环结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.���産�的分簇结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.����的分簇结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图��扩展环�������������������������骸������图��重定向体系结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..���乃阉魇纠�������������������������������疽馔肌��������������觥������������阉鞴�獭������������������������������的查询转发⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�节点在集合中的最近邻⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图��闭球包含关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�图��增长约束度量概念示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图��节点抽样⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�图��倍增度量概念示例⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�图��不同理论模型之间的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图��各节点对应的膨胀率⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..�图��膨胀率的累积分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�图��覆盖大球所需半径为其一半的小球的平均数目⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..���牡湫土�油肌���������������������������示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯�分簇算法��⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯��前缀匹配对差错率的影响⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯