采用k—均值聚類算法的資源搜索模型研究
2012-04-29 16:47:29邵必林邊根慶張維琪閆瑾
西安交通大學學報 2012年10期
邵必林 邊根慶 張維琪 閆瑾
摘要：針對當前海量信息存儲對等網(wǎng)絡系統(tǒng)中資源搜索技術(shù)效率較低的問題，提出了一種采用矗一均值聚類分析的高效搜索模型，該模型利用資源描述框架（RDF）描述的元數(shù)據(jù)進行聚類分析，使得資源的搜索由全局變?yōu)榫植浚瑥亩行У靥岣吡速Y源搜索效率；采用動態(tài)優(yōu)化排序技術(shù)顯著提高了查詢的速度，通過子網(wǎng)分裂算法和節(jié)點備用算法增強了模型的可擴展性、安全性和可靠性，仿真結(jié)果表明，所提模型在查找時延和平均路徑方面均比傳統(tǒng)搜索模型更加高效、便捷。
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