论文研究-MIKAD：一种多兴趣聚类的P2P网络模型.pdf下载

为降低P2P网络中数据检索的路由跳数，提高路由效率，提出一种多兴趣聚类的P2P网络模型MIKAD（multi-interest clustering KAD）。该模型通过文档聚类算法维护节点兴趣，将结构化网络Kademlia与兴趣聚类相结合，使兴趣相似节点在逻辑上位于邻居位置，提高了P2P网络中路由的效率。同时利用关键词的同义词特性，降低了网络的复杂度，提高了检索的精度。最后使用PeerSim模拟器对模型进行了实验测试，结果表明，随着节点及数据增多，该模型具有较好的查询效率。