P2P网络中基于增量学习的节点聚类

• 作者: 刘培德 张化祥 黄上腾
• 来源期刊: 计算机科学
• 学科: 工学
• 关键词: 对等网络 聚类 增量学习
• 年，卷（期）: 2005,（12）
• 所属期刊栏目: 人工智能及图像处理技术
• 页码范围: 184-187
• 页数: 4页
• 分类号: TP3
• 字数: 6617字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-137X.2005.12.049

摘要

本文研究了p2p网络中基于内容的节,点聚类.基于文件名关键词精确匹配的查询没有考虑文本语义及内容相似性.如果能够根据节点发布内容的相似性,建立节点聚类,信息查询在类内进行,必将提高查询效率.本文提出了一种基于增量学习的节点聚类方法,通过兴趣爬虫代理计算节点得分,据此判断一个节点是否可以加入节点簇.实验表明,节点簇的建立可以有效地提高p2p网络的查询效率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘培德	山东经济学院计算机系	37	375	11.0	18.0
2	黄上腾	上海交通大学计算机科学与工程系	43	600	13.0	23.0
3	张化祥	山东师范大学计算机科学系	73	576	14.0	19.0