基于leader-follower算法的超级节点研究

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1、基于leader-follower算法的超级节点研究文章编号:1001-9081(2012)01-0143-04doi:10.3724/sp.j.1087.2012.00143摘要:基于leader-follower算法的超级节点p2p网中，研究如何处理新进节点与各超级节点语义不匹配问题，有利于提高节点匹配效率和超级节点性能。引入通用类节点和分裂算法，将与各超级节点语义不匹配的新节点交由通用类节点管理，当管理的节点数目达到一定规模后，采用分裂算法将其分裂为若干语义相似簇，最后用合并排序算法从

2、中选择最优节点作为超级节点。实验表明所提方法提高了节点匹配效率和超级节点性能，具有良好的可行性。关键词:超级节点p2p网；超级节点；语义；分裂算法；相似簇；合并排序算法中图分类号:tp301.6文献标志码:aabstract:analyzinghowtodealwithnew-nodethatdoesnotmatchthesuper-nodeinsuper-nodep2pnetworkbasedonleader-followeralgorithmcanhelpimprovetheeffici

3、encyandperformanceofsuper-node.thepaperintroducedgeneralclassnodeandsplittingalgorithm,andthenodesthatdonotmatcheverysuper-nodeweremanagedbythegeneralclassnode.whenthenodesreachedacertainnumber,thesplittingalgorithmwasusedtosplitthesenodesintoseveral

4、semanticsimilarityclusters.finally,themergesortingalgorithmchosetheoptimalnodeassuper-node.theexperimentalresultsshowthattheproposedmethodimprovestheefficiencyandperformanceofsuper-node,andithasgoodfeasibility.keywords:super-nodepeer-to-peer(p2p)netw

5、ork;super-node;semantic;splittingalgorithm;similaritycluster;mergersortingalgorithm0引言近年来，基于超级节点的对等(peer-to-peer,p2p)网络吸收了集中式对等网络资源搜索效率高和全分布式对等网络鲁棒性强的优点，克服了前者单点失效、负载不均，后者浅搜索深度和分片问题的缺陷，逐步成为人们关注的焦点［1-2］。基于超级节点对等网络研究的关键问题涉及到超级节点选择、超级节点个数、超级节点管理普通节点等问题。

6、文献［3］采用在线聚类算法，将新加入的节点按照语义相关性动态加入相应的超级节点，如果没语义匹配的超级节点，则以新加入节点为基础创建一个超级节点。该方法的优点：只对与新到样本最相似的一个聚类中心进行调整，与该样本无关的其他类的性质得到了保留。但在效率和超级节点性能方面存在一定问题。本文对文献［3-5］的方法进行了改进，引入通用类节点，与各超级节点语义不匹配的新节点则交由通用类节点管理，当通用类节点管理的节点数达到一定规模后，采用分裂算法将其分裂为若干语义相似簇，最后用合并排序算法从中选择最优节点

7、作为超级节点。本文方法提高了节点聚簇效率,增强了超级节点的性能。1相关知识1.1在线聚类算法在线聚类法的目的是使系统可自适应地学习新出现的数据。在对等网中，在线聚类法主要用于对新加入的节点进行管理。目前，对等网中使用的主流在线聚类法是leader-follower(领导者—追随者聚类)算法，其思想为：对每个新加入的节点，计算其语义相似度，将其连接到与之匹配的超级节点，如果没有语义匹配的超级节点，则以新加入的节点为基础创建一个超级节点［3］。leader-follower算法的优点：该算法

8、针对在线聚类的特点，只对与新到样本最相似的一个聚类中心进行调整，与该样本无关的其他类的性质得到了保留。实验数据表明，与传统聚类算法相比，该算法达到了可塑性与稳定性的平衡［5］。1.2超级节点文献［7］在基于超级节点的对等网中，选择性能（处理、存储、带宽等方面）较好的节点作为超级节点，由超级节点管理普通节点。在各个超级节点上存储了系统中其他部分节点的信息，整个转发过程只发生在超级节点之间，超级节点之间构成一个高速转发层。整个对等网则是一个超级节点和其负责的普通节点构成的二层次混合模型，一个超级