主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公编辑办公English
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
马行空,王意洁,郑重.一种基于语义吸引的节点规模估计方法.软件学报,2012,23(3):662-676
一种基于语义吸引的节点规模估计方法
Network Size Estimation Method Based Semantic Attraction
投稿时间:2010-05-30  修订日期:2011-01-20
DOI:10.3724/SP.J.1001.2012.03990
中文关键词:  网络规模  规模估计  语义吸引  聚集值估计  P2P
英文关键词:network size  size estimation  semantic attraction  aggregation estimation  P2P
基金项目:国家自然科学基金(60873215); 国家重点基础研究发展计划(973)(2011CB302601); 湖南省自然科学杰出青年基金 (S2010J5050); 高等学校博士学科点专项科研基金(200899980003)
作者单位E-mail
马行空 国防科学技术大学 计算机学院 并行与分布处理国家重点实验室,湖南 长沙 410073 mxkong@gmail.com 
王意洁 国防科学技术大学 计算机学院 并行与分布处理国家重点实验室,湖南 长沙 410073  
郑重 国防科学技术大学 计算机学院 并行与分布处理国家重点实验室,湖南 长沙 410073  
摘要点击次数: 3152
全文下载次数: 2662
中文摘要:
      节点规模是各种分布式应用的基础信息,节点波动的大规模网络环境要求节点规模估计方法具有较高的估计精度和较强的鲁棒性,已有的节点规模估计方法多侧重于某个方面的优化而未能充分权衡计算精度和鲁棒性. 提出一种基于语义吸引的节点规模估计方法——SEBSA(a network size estimation method based semantic attraction).SEBSA 将每个节点标识所对应的实数区间上的哈希值作为语义信息,节点通过与哈希值临近的节点周期性地交换哈希空间上的邻居信息,以快速吸引与自己哈希值最近的一组节点,测量该组节点哈希值的平均间距以估计节点规模.理论分析和实验结果表明,相对于已有方法,SEBSA 在节点频繁波动的网络环境中仍然能够快速地提供准确的节点规模信息.
英文摘要:
      Network size is the fundamental information of the distributed applications. Network size estimation methods must feature both high accuracy and adequate robustness in order to adapt to a large environment with a high node churn. Considering the fact that the existing network size estimation methods mainly focus on single optimization objective and fail to ensure accuracy and robustness simultaneously, a network size estimation method based semantic attraction—SEBSA is proposed in this paper. As the semantic information in SEBSA, hash values are hashed in real intervals by the peers’ identifies. The peers with adjacent hash values in SEBSA periodically exchange hash neighbors to attract the most adjacent peers in a hash space quickly. Meanwhile, every peer computes the average spacing among hash values of the hash neighbors to estimate network size. Theoretic analysis and experimental results reveal that compared with existing size estimation methods, SEBSA can provide accurate size estimation information quickly even in continually fluctuating network environment.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会 京ICP备05046678号-4
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利