兴趣相关度论文-雷勇,李薇

兴趣相关度论文-雷勇,李薇

导读:本文包含了兴趣相关度论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献,主要关键词:小世界,兴趣相关度,搜索,P2P网络

兴趣相关度论文文献综述

雷勇,李薇[1](2012)在《基于小世界与兴趣相关度的P2P网络搜索研究》一文中研究指出构造了具有小世界特性的非结构化P2P网络,并依赖网络节点的兴趣相关度,提出了一个基于小世界与兴趣相关度的P2P网络搜索算法,使查询消息在更高效的路由路径中传播,避免了消息转发中的盲目性。实验从算法的查全率、通信开销、覆盖率等方面说明了本文搜索算法与洪泛算法相比产生的代价更小,证明了本文搜索算法的有效性。(本文来源于《微型机与应用》期刊2012年18期)

吴思,欧阳松[2](2008)在《基于兴趣相关度的P2P网络搜索优化算法》一文中研究指出P2P网络中的搜索性能是影响P2P网络发展的关键问题。该文研究非结构化分散型P2P网络中的搜索机制,提出2个改进算法。改进算法利用节点的共享情况和查询历史发掘节点的兴趣爱好,并赋予节点一定的自治性,使得非结构化分散型P2P网络能随着网络中查询数的增长而动态优化,提高查询效率。实验证明改进算法提高了查询检索的效率,在保证查全率的基础上,查询产生的消息减少了75%。(本文来源于《计算机工程》期刊2008年11期)

兴趣相关度论文开题报告

(1)论文研究背景及目的

此处内容要求:

首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景,再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题,并提出你的论文准备的观点或解决方法。

写法范例:

P2P网络中的搜索性能是影响P2P网络发展的关键问题。该文研究非结构化分散型P2P网络中的搜索机制,提出2个改进算法。改进算法利用节点的共享情况和查询历史发掘节点的兴趣爱好,并赋予节点一定的自治性,使得非结构化分散型P2P网络能随着网络中查询数的增长而动态优化,提高查询效率。实验证明改进算法提高了查询检索的效率,在保证查全率的基础上,查询产生的消息减少了75%。

(2)本文研究方法

调查法:该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。

观察法:用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。

实验法:通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。

文献研究法:通过调查文献来获得资料,从而全面的、正确的了解掌握研究方法。

实证研究法:依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。

定性分析法:对研究对象进行“质”的方面的研究,这个方法需要计算的数据较少。

定量分析法:通过具体的数字,使人们对研究对象的认识进一步精确化。

跨学科研究法:运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。

功能分析法:这是社会科学用来分析社会现象的一种方法,从某一功能出发研究多个方面的影响。

模拟法:通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。

兴趣相关度论文参考文献

[1].雷勇,李薇.基于小世界与兴趣相关度的P2P网络搜索研究[J].微型机与应用.2012

[2].吴思,欧阳松.基于兴趣相关度的P2P网络搜索优化算法[J].计算机工程.2008

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