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面向服务发现应用的非结构化覆盖网络建模与分析

摘要第1-5页
Abstract第5-12页
第1章 引言第12-28页
   ·研究背景和研究意义第12-17页
     ·应用背景第12-14页
     ·理论背景第14-15页
     ·项目背景第15-16页
     ·研究意义第16-17页
   ·相关研究综述第17-23页
     ·服务发现系统的研究现状第17-21页
     ·非结构化覆盖网络模型的研究现状第21-23页
   ·论文的研究内容第23-25页
   ·论文的主要贡献第25-26页
   ·论文的结构安排第26-28页
第2章 非结构化覆盖网络拓扑的实测数据分析第28-48页
   ·数据来源与分析方法第28-30页
     ·Gnutella 网络拓扑实测数据的来源第28-30页
     ·分析方法第30页
   ·拓扑特征分析的研究背景第30-33页
     ·非结构化覆盖网络的数学描述方法第30-31页
     ·经典复杂网络模型第31-33页
   ·Gnutella 网络的节点度分布特征第33-38页
     ·节点度分布第33-36页
     ·累积节点度分布第36-38页
   ·Gnutella 网络的 Rich-club 特征第38-40页
   ·Gnutella 网络的小世界特征第40-46页
     ·聚类系数第40-43页
     ·平均路径长度第43-46页
   ·本章小结第46-48页
第3章 非结构化覆盖网络建模第48-67页
   ·节点优先依附机制建模第48-57页
     ·基于节点度的优先依附模型之局限性(一)第49-53页
     ·基于节点度的优先依附模型之局限性(二)第53-55页
     ·基于适应度的优先依附模型第55-57页
   ·邻居数约束的节点度增长机制建模第57-59页
   ·小世界网络建模第59-64页
     ·聚类系数可调网络模型的相关研究第59-61页
     ·节点聚类行为模型第61-64页
   ·非结构化覆盖网络模型-GFCC 模型第64-66页
     ·GFCC 网络模型算法第64-65页
     ·GFCC 网络模型的参数分析与退化模型第65-66页
   ·本章小结第66-67页
第4章 GFCC 网络模型的结构特征分析与仿真实验第67-99页
   ·服务发现应用的特点与GFCC 模型参数的选择第67-70页
     ·适应度函数第67-69页
     ·初始适应度分布第69-70页
   ·基本结构特征分析第70-71页
   ·GF 网络的累积节点度分布分析第71-81页
     ·累积节点度分布的解析式第71-72页
     ·初始适应度满足均匀分布时的情况第72-77页
     ·初始适应度满足幂率分布时的情况第77-80页
     ·节点行为对网络累积节点度分布的影响第80-81页
   ·GFC 网络的累积节点度分布分析第81-85页
   ·Rich-club 系数分析第85-90页
   ·聚类系数分析第90-94页
   ·平均路径长度分析第94-96页
   ·网络连通性分析第96页
   ·本章小结第96-99页
第5章 Web Service 搜索性能分析与优化第99-119页
   ·Web Service 搜索性能研究框架第99-104页
     ·拓扑模型第100页
     ·搜索算法第100-102页
     ·Web Service 搜索率分布第102页
     ·Web Service 描述信息的副本数分布第102-103页
     ·搜索性能评价指标第103-104页
   ·泛洪的性能分析第104-109页
     ·搜索成功率第104-107页
     ·搜索开销第107-109页
   ·随机游走的性能分析第109-112页
   ·分布式服务发现系统的建议搜索算法第112-113页
   ·Web Service 描述信息的最优副本数分布第113-117页
   ·本章小结第117-119页
第6章 分布式服务发现系统 SOONET 设计与实现第119-129页
   ·体系结构设计第119-121页
   ·并发随机游走搜索算法第121-122页
   ·沿搜索路径缓存Web Service 描述信息的复制策略第122-125页
   ·节点架构设计第125-126页
   ·性能实验第126-128页
   ·本章小结第128-129页
第7章 结论和展望第129-132页
   ·结论第129-130页
   ·下一步研究展望第130-132页
参考文献第132-140页
致谢第140-141页
个人简历、在学期间发表的学术论文与研究成果第141页

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