基于Kademlia的FTP搜索引擎索引技术研究与改进
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更新于2024-08-08
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"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。
2022-09-21 上传
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