基于Kademlia的FTP搜索引擎索引技术研究与改进

"该资源是一篇西华大学的硕士学位论文，主要探讨了基于Kademlia的FTP搜索引擎索引技术。研究背景是随着互联网资源的多样化和分布式存储，P2P技术在FTP资源搜索中的应用日益重要。论文的核心是提出一种改进的Kademlia模型——DGKAD（基于包含地理位置信息的Kademlia模型的分布式双字母倒排索引算法），旨在解决FTP资源检索效率和Kademlia模型中逻辑结构与物理结构不匹配的问题。 DGKAD算法在设计上，通过整合节点的物理位置信息到节点ID中，优化了Kademlia层叠网络的结构，提升了网络通信效率。与基于标准Kademlia模型的DHT倒排索引算法(DSKAD)相比，DGKAD算法尤其适合处理字符长度较短的文件名，避免了分词步骤，同时提高了检索的查全率和准确率。 论文进行了模拟仿真以验证DGKAD索引算法的效果，结果显示，该算法在网络带宽消耗、资源定位速度、查全率和查准率等方面均表现出优势。这表明DGKAD在FTP资源检索中具有较高的性能和实用性。关键词包括P2P技术、FTP搜索引擎、Kademlia协议、双字母倒排索引、DGKAD算法和DSKAD算法。" 这篇论文深入研究了如何利用P2P技术和Kademlia协议来构建更有效的FTP搜索引擎。Kademlia是一种去中心化的P2P网络协议，常用于构建分布式哈希表(DHT)，而在此基础上，DGKAD算法进一步优化了Kademlia模型，使其更适合于FTP资源的索引和检索。通过整合地理位置信息，DGKAD解决了Kademlia网络中逻辑拓扑与物理拓扑不一致的问题，从而提升了查询效率。同时，针对FTP资源检索的特点，即通常涉及较短的文件名，DGKAD避免了复杂的分词过程，直接采用双字母倒排索引，增强了检索的准确性和全面性。实验结果证实了这些改进的有效性，使DGKAD成为FTP搜索引擎领域的一个有前途的技术方案。