导读:本文包含了资源搜索策略论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:MANET,蚁群算法,信息素,资源搜索
资源搜索策略论文文献综述
邓羽[1]（2018）在《时间敏感的蚁群优化MANET资源搜索策略》一文中研究指出近年来,随着移动设备的应用日益普及,人们对移动网络和移动自组织网络(MANET)的需求也在不断增加。在此背景下,如何共享资源,特别是如何满足移动用户对资源的需求,已经引起了研究人员们的广泛关注。到目前为止,已经有很多相关资源搜索的研究策略提出,然而大多数研究策略并未针对MANET节点的抖动性问题提出有效的解决方案,也没有研究策略考虑到节点移动的时间特性。已有研究表明,MANET中的节点是以日或者周为周期进行有规律的移动。因此,本文首次将时间因素引入到MANET资源搜索中,并根据节点在不同时间段内的历史交互记录,获取时间敏感的节点可用邻居集合和邻居的资源偏好,为接下来MANET下的资源搜索奠定了基础。由于MANET中节点传输距离有限且传输效率低下,所提出的资源搜索策略必须满足轻量高效的要求,而蚁群算法具有发现最优解的能力,能够对搜索路径进行优化。为此,本文提出了蚁群优化资源搜索策略。在该策略中,将计算出的节点邻居可用性和资源偏好作为信息素的初始值,并根据信息素累计和衰减的特性,提出相对应的信息素更新方法。在进行资源搜索时,根据上述两种信息素浓度对携带请求消息的蚂蚁进行引导,使其前进到最有可能拥有请求资源且在当前时间段在线的节点,不仅能够提高搜索效率还能降低网络负载。同时,针对在搜索过程中可能遇到的各种节点抖动的情况,本文提出了相对应的解决方法,保证了搜索策略的鲁棒性。仿真实验表明,本文提出的策略在搜索成功率、成功搜索时间以及网络负载方面表现出良好的性能。(本文来源于《大连理工大学》期刊2018-04-27）
徐文秀[2]（2018）在《对等社交网络社会化资源搜索策略研究》一文中研究指出作为传统在线社交网络(Online Social Networks,OSNs)集中式架构的替代方案,对等网络(Peer-to-Peer,P2P)可以解决集中式体系架构存在的安全隐私问题和单点故障问题。资源搜索是对等社交网络的关键组成部分,资源搜索模型设计的有效性和搜索策略的效率、准确率是影响对等社交网络整体性能的重要因素。因此,对对等社交网络模型和资源搜索策略进行研究具有现实意义。本文首先对社交网络和对等网络中的相关理论知识和关键资源搜索技术进行了研究和介绍,在此基础上结合相关研究成果,对对等社交网络中的资源搜索模型和资源搜索策略进行了详细研究,具体的研究内容如下:(1)针对传统P2P网络中的搜索模型无法适应对等社交网络动态变化,导致资源搜索效率不佳的问题,设计了一种基于兴趣的自组织资源搜索模型IRSM(Interest-based Resource Search Model)。该模型通过使用人类社交理论让用户以自组织的形式自发形成资源社区和社交知识网络,以提高未来的搜索效率,并且整个过程不需要额外的网络开销;模型中设计了黑名单列表,以较好地减少用户频繁上下线对搜索过程造成影响。(2)针对传统资源搜索策略开销大、效率低和不支持多主题复杂查询等问题,在自组织资源搜索模型的基础上提出了一种支持多主题查询的自适应资源搜索策略MTRS(Multi-Topic Resource Search)。首先,提出了一种策略性查询方法,以提高网络建立初期的节点成功找到资源的概率;其次,提出了一种新颖的推荐节点获取策略,用来发现可能含有查询资源的节点;最后,提出了一种自适应转发算法,将获取到的推荐节点进行自适应转发,达到以较少的网络开销获取到较优的搜索效率的目的。(3)本文设计了一个P2P社交网络软件仿真平台,用来模拟动态网络环境下的对等社交网络中的资源发现过程。本文从召回率、发现资源数、网络开销等方面对资源搜索策略的综合性能进行评估。实验结果表明,与其他资源搜索方法对比,所提出的资源搜索策略具有较高的召回率和较低的网络开销。(本文来源于《江苏大学》期刊2018-04-01）
杨光华,余俊英,王萍,黄利兴,饶淑华[3]（2017）在《实现互联网医疗信息资源精准搜索的策略初探》一文中研究指出本文通过对大众参与互联网医疗健康服务的现状调查和互联网医疗健康服务平台医学信息集成技术、搜索策略的系统分析,从大众就医习惯、网络择医搜索倾向以及互联网医疗健康服务平台医学信息集成技术、搜索策略等多角度,阐述了当前我国互联网医疗"叫好不叫座"的原因,并有针对性地提出了通过优化用户搜索关键词推荐策略、医学信息资源集成策略、搜索词语义分析与相关度排序推送策略等实现互联网医疗资源精准搜索的意见和措施。(本文来源于《中国卫生信息管理杂志》期刊2017年06期）
黄璐璐[4]（2016）在《非结构化P2P网络基于动态贪心策略的资源搜索算法研究》一文中研究指出互联网在人们生活中越来越重要,成为人们获取资源的重要来源。网络信息爆发式增长,使得传统以服务器为核心的网络服务模式出现很多不足之处。对等网络(P2P)技术以其独特的特点,普遍应用于资源共享、协同工作及实时通讯等领域,成为互联网的研究热点。P2P网络中每个节点地位平等,既可以是服务器也可以是客户端,节点间的数据传出不再依靠中心服务器。在非结构化P2P网络中节点不停的变化,如何高效、准确的定位资源是P2P网络资源共享面临的一个难题。现在主流的资源搜索算法主要以洪泛算法、随机游走以及基于上述算法的改进算法为主,存在搜索效率低和大量冗余包两个问题。论文分析了在使用洪泛算法进行网络资源搜索时产生的请求冗余、搜索效率低的问题,并设计出一种基于贪心策略的优化搜索算法。首先对非结构化P2P网络资源建立网络模型,抽象出初始节点、响应节点、资源权重和路径费用4个元素,并在贪心算法的基础上,引入动态规划模型,将动态优化思想应用到资源搜索的路径选择问题中,通过求解模型中最小路径得出资源搜索方案。通过该算法可以快速、准确的查找到目标资源,并且进行网络的正常通信。仿真实验表明,相较于传统的泛洪算法,该算法可以通过较少的搜索跳数获得资源路径,提高资源搜索成功率。(本文来源于《北京交通大学》期刊2016-02-22）
邢翠芳,刘瑜,杨玫[5]（2015）在《一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略》一文中研究指出针对非结构化P2P网络基本洪泛算法中冗余消息数过多、搜索效率低等问题,提出了一种新资源搜索策略R2SB2N,该算法通过在节点中引入邻居-邻居节点表来存储当前节点邻居的邻居信息,同时结合邻居节点的活跃程度和资源命中数,利用转移公式转发查询消息。仿真结果表明,新策略可以降低消息冗余率,提高资源搜索成功率,是一种有效的资源搜索策略。(本文来源于《电脑知识与技术》期刊2015年17期）
苏建华[6]（2015）在《图书馆选择资源发现系统的策略分析——以资源发现系统与学术搜索引擎的比较为视角》一文中研究指出资源发现系统是近年来国内外学术性图书馆关注的新型信息资源整合服务平台,学术搜索引擎是专门搜索学术资源的工具。文章选取叁种主流资源发现系统Summon、EDS、Primo与学术搜索引擎Google scholar和Scirus进行比较,发现学术搜索引擎侧重资源线索的揭示,资源发现系统擅长资源结果的准确定位,二者都是图书馆提供信息服务不可或缺的工具,但相较学术搜索引擎,资源发现系统的应用则处在探索起步阶段,因此图书馆在引进资源发现系统应注意科学评估馆藏状况、注重元数据质量、加强与本馆管理系统的整合和改进检索功能四个方面的问题。(本文来源于《情报科学》期刊2015年06期）
任锁平[7]（2014）在《搜索引擎优化视角下教学资源网站设计策略》一文中研究指出基于搜索引擎优化的视角下探析教学资源网站设计策略,分别从策划层次、开发层次、界面设计层次、维护层次四个方面阐述了教学资源网站设计的策略,同时指出了教学资源网站优化应注意的事项,期望对教学资源网站的建设带来借鉴。(本文来源于《自动化与仪器仪表》期刊2014年06期）
刘焕淋,陈高翔,吴帅勇[8]（2013）在《基于节点信誉改进Q学习的P2P资源搜索策略》一文中研究指出针对对等网络(peer to peer,P2P)中资源搜索效率低的问题,提出一种基于节点信誉改进Q学习的资源搜索策略(search strategies using improved Q-learning based on node reputation,SSQBR)。该策略在Q学习模型基础上通过引入信誉机制,在搜索初期通过选择信誉值最高的邻居节点转发查询请求以解决Q表的资源信息不足时搜索成功率低的问题,该策略加速了Q学习过程,提高了资源搜索的成功率。仿真结果表明,改进的资源搜索策略与其他搜索策略法相比,可有效降低资源搜索响应时间,提高搜索成功率。(本文来源于《重庆邮电大学学报(自然科学版)》期刊2013年06期）
殷嘉乐[9]（2013）在《非结构化P2P网络资源搜索策略的研究》一文中研究指出对等网络(Peer-to-Peer, P2P)作为一种新兴的分布式计算模式,在资源共享、即时通信以及协同工作等方面得到了广泛的应用。P2P网络中的每个节点有着对等的功能,既能作为服务器提供服务也可以作为客户机接受服务,任意节点间能够进行直接通信和文件传送。P2P网络中的资源分散地存储在每个网络节点上,一个有效的资源搜索机制是网络实现高效资源管理的关键。P2P模型主要分为集中式模型、非结构化分布式模型和结构化分布式模型,不同模型的P2P网络下其资源搜索算法也不同。论文的主要工作为：(1)介绍了P2P网络的背景和网络模型,详细阐述了非结构化P2P网络模型下的资源搜索算法。(2)针对现有的非结构化P2P网络资源搜索算法冗余消息量大、搜索导向性差和搜索效率低的问题,提出了一种基于预算机制的非结构化P2P网络分段搜索策略。算法将整个搜索过程进行分段并与TTL预算机制相结合,加强了消息转发的导向性,有效的解决了非结构化P2P网络资源搜索中存在的冗余消息量大,导向性差和搜索效率低的问题。(3)针对现有算法中搜索延时较高,网络负载较大的缺点进行改进,提出了一种非结构化P2P网络基于跳跃式资源搜索策略。非结构化P2P网络跳跃式资源搜索策略的主要思想是:网络中的每个节点都保存有一定半径(跳数)范围的邻居节点资源索引表,根据TTL的大小来确定将杏询消息直接转发还是查询邻居节点的索引表。通过索引表的建立和跳跃式的搜索机制,极大地缩小了搜索延时并保持了较小的网络负载。(本文来源于《陕西师范大学》期刊2013-06-01）
逯广瑞[10]（2012）在《基于地理定位的协同缓存移动P2P网络资源搜索策略研究》一文中研究指出近年来随着移动互联网的快速发展，P2P网络凭借其自组织，易扩展，灵活性高，均衡性的负载结构等特点，与移动互联网相融合，衍生出了移动P2P网络，并得到广泛关注。由于资源共享一直是移动P2P网络的主要应用方向，如何在众多资源中快速检索到目标，同时改善节点能源消耗过大的问题，成为当今移动P2P网络研究领域的重要研究课题。本文的研究重点是将移动节点的地理位置信息应用到移动P2P网络中，并根据地理位置将整个网络分成若干个地理区域，使用分布式哈希函数使得每个节点和数据项都与一个地理区域建立映射关系，然后将资源搜索问题限定在一个较小规模的区域中，并提出了基于节点相对地理位置的邻接路由表的洪泛搜索策略，以解决移动P2P网络资源搜索过程中由于洪泛搜索范围过大、参与节点过多造成的带宽占用率高，检索时延大以及能耗高的问题。同时在每个区域内使用最多-最远双重贪心缓存替换算法，并结合Push-Adaptive Pull数据一致性控制策略，从而解决了节点移动造成的资源失效的问题，并进一步提高了区域内资源命中率，减少了长距离资源请求和发送带来的消耗。最后，本文采用理论分析和模拟仿真实验双重验证的方法，选取NS-2试验平台，MGPRS多跳路由协议和随机移动模型相结合，对基于地理位置信息的协同缓存资源搜索策略在检索时延，命中率以及能耗上进行试验取证，并通过与现有的多种策略对比分析，结果表明引入地理位置信息的带协同缓存资源搜索策略在以上各项性能上都得到大幅提高，大大增强了移动P2P网络中资源搜索的实用性。(本文来源于《哈尔滨工程大学》期刊2012-12-31）
资源搜索策略论文开题报告
（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：
作为传统在线社交网络(Online Social Networks,OSNs)集中式架构的替代方案,对等网络(Peer-to-Peer,P2P)可以解决集中式体系架构存在的安全隐私问题和单点故障问题。资源搜索是对等社交网络的关键组成部分,资源搜索模型设计的有效性和搜索策略的效率、准确率是影响对等社交网络整体性能的重要因素。因此,对对等社交网络模型和资源搜索策略进行研究具有现实意义。本文首先对社交网络和对等网络中的相关理论知识和关键资源搜索技术进行了研究和介绍,在此基础上结合相关研究成果,对对等社交网络中的资源搜索模型和资源搜索策略进行了详细研究,具体的研究内容如下:(1)针对传统P2P网络中的搜索模型无法适应对等社交网络动态变化,导致资源搜索效率不佳的问题,设计了一种基于兴趣的自组织资源搜索模型IRSM(Interest-based Resource Search Model)。该模型通过使用人类社交理论让用户以自组织的形式自发形成资源社区和社交知识网络,以提高未来的搜索效率,并且整个过程不需要额外的网络开销;模型中设计了黑名单列表,以较好地减少用户频繁上下线对搜索过程造成影响。(2)针对传统资源搜索策略开销大、效率低和不支持多主题复杂查询等问题,在自组织资源搜索模型的基础上提出了一种支持多主题查询的自适应资源搜索策略MTRS(Multi-Topic Resource Search)。首先,提出了一种策略性查询方法,以提高网络建立初期的节点成功找到资源的概率;其次,提出了一种新颖的推荐节点获取策略,用来发现可能含有查询资源的节点;最后,提出了一种自适应转发算法,将获取到的推荐节点进行自适应转发,达到以较少的网络开销获取到较优的搜索效率的目的。(3)本文设计了一个P2P社交网络软件仿真平台,用来模拟动态网络环境下的对等社交网络中的资源发现过程。本文从召回率、发现资源数、网络开销等方面对资源搜索策略的综合性能进行评估。实验结果表明,与其他资源搜索方法对比,所提出的资源搜索策略具有较高的召回率和较低的网络开销。
（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。
资源搜索策略论文参考文献
[1].邓羽.时间敏感的蚁群优化MANET资源搜索策略[D].大连理工大学.2018
[2].徐文秀.对等社交网络社会化资源搜索策略研究[D].江苏大学.2018
[3].杨光华,余俊英,王萍,黄利兴,饶淑华.实现互联网医疗信息资源精准搜索的策略初探[J].中国卫生信息管理杂志.2017
[4].黄璐璐.非结构化P2P网络基于动态贪心策略的资源搜索算法研究[D].北京交通大学.2016
[5].邢翠芳,刘瑜,杨玫.一种有效的非结构化P2P网络资源搜索策略[J].电脑知识与技术.2015
[6].苏建华.图书馆选择资源发现系统的策略分析——以资源发现系统与学术搜索引擎的比较为视角[J].情报科学.2015
[7].任锁平.搜索引擎优化视角下教学资源网站设计策略[J].自动化与仪器仪表.2014
[8].刘焕淋,陈高翔,吴帅勇.基于节点信誉改进Q学习的P2P资源搜索策略[J].重庆邮电大学学报(自然科学版).2013
[9].殷嘉乐.非结构化P2P网络资源搜索策略的研究[D].陕西师范大学.2013
[10].逯广瑞.基于地理定位的协同缓存移动P2P网络资源搜索策略研究[D].哈尔滨工程大学.2012