论文研究-基于节点数据密度的分布式K-means聚类算法研究.pdf

P2P(peer-to-peer)网络分布式聚类算法是利用P2P网络上各个节点的计算、存储能力以及网络的带宽，将算法的时间复杂度和空间复杂度平摊到各个节点，使处理和分析海量分布式数据成为可能，从而克服

论文研究-P2P网络下基于K-Wmeans聚类算法的Web服务发现研究.pdf

针对P2P网络的动态性、分布性等特点，提出了一种运用加权改进的K-Wmeans算法对Web服务进行聚类分析的方法。通过对P2P网络中各个节点上Web服务进行分布式聚类，可使服务请求者按照类别更准确快速

论文研究-一种基于本地聚类的P2P资源查找算法.pdf

资源检索是P2P系统研究的热点之一，非结构化P2P资源查找普遍采用泛洪机制。随着查询请求的增加，消息数量呈指数增长，网络拥塞和带宽浪费严重，查询效率得不到保障。针对这一问题，给出了一种基于本地聚类的非

论文研究-基于遗传聚类算法的P2P流量识别 .pdf

基于遗传聚类算法的P2P流量识别，练琪，谢鲲，针对目前P2P应用占用大量网络带宽，且传统方法难以识别的问题，本文利用P2P流量特征，在引入SVD矩阵简化的基础上，提出了一种基于遗

论文研究-基于兴趣聚类的网格资源发现算法.pdf

为了更有效地解决网格资源的搜索和定位问题，提出一种以P2P形式实现的、基于兴趣聚类的非集中式网格资源发现算法。算法采用被动学习方式，通过用户的访问历史抽取节点的兴趣属性，将节点按照兴趣属性划分为多个簇

论文研究-MIKAD：一种多兴趣聚类的P2P网络模型.pdf

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

论文研究-基于聚类推荐的P2P信任模型.pdf

提出一个基于聚类推荐的信任模型。通过聚类算法，对目标节点的评价值进行聚合，使用聚类产生的推荐拟合度以及推荐节点自身全局信誉值共同作为推荐权重，经过迭代合成节点的全局信誉值。仿真实验分析表明，与类似的迭

论文研究-基于通信流量特征的隐秘P2P僵尸网络检测.pdf

针对目前基于网络的P2P僵尸网络检测中特征建模不完善、不深入的问题, 以及僵尸网络中通信具有隐蔽性的特点, 提出一种对通信流量特征进行聚类分析的检测方法。分析P2P僵尸网络在潜伏阶段的通信流量统计特征

论文研究-一种基于聚类和协议分析的入侵检测方法.pdf

提出了一种应用层负载均衡模型，将网络流量按照应用类型进行分流。该模型将网络流量分为普通应用和P2P应用两部分，根据应用类型将P2P应用流量划分为应用层报文集。初始化时采用Hash映射算法分配流量，使用

论文研究-多样化服务器的多网络布置算法.pdf

针对非结构P2P网络中搜索机制效率低下的问题,提出一种基于兴趣组的高效搜索模型。通过计算节点的相似性,得到兴趣节点,从而建立快捷链接,形成兴趣组。搜索请求首先在兴趣组中传播,提高了搜索效率。实验结果表

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