大规模对等网络中节点统计特性分析及应用
| 摘要 | 第1-3页 |
| Abstract | 第3-7页 |
| 1 引言 | 第7-10页 |
| ·对等网络应用的起源和发展 | 第7-8页 |
| ·P2P网络的统计特性分析的引入 | 第8-10页 |
| 2 相关领域研究现状 | 第10-22页 |
| ·对等网络应用的构架 | 第10-19页 |
| ·应用构架的分类和进化过程 | 第10-11页 |
| ·部分对等网络应用 | 第11-13页 |
| ·完全对等网络应用 | 第13-14页 |
| ·层次对等网络应用 | 第14-15页 |
| ·结构化对等网络应用 | 第15-19页 |
| ·四种构架的比较 | 第19页 |
| ·对等网络的统计特性分析 | 第19-22页 |
| ·对等网络中统计特性分析的起源和分类 | 第19-20页 |
| ·基于P2P爬虫技术的统计特性分析 | 第20页 |
| ·基于Net?ow信息的统计特性分析 | 第20页 |
| ·小结 | 第20-22页 |
| 3 统计数据获取 | 第22-32页 |
| ·Gnutella平台 | 第22-28页 |
| ·简介 | 第22页 |
| ·架构概述 | 第22-24页 |
| ·协议分析 | 第24-26页 |
| ·LimeWire实现分析 | 第26-28页 |
| ·Gnutella 0.6爬虫 | 第28-31页 |
| ·总体设计 | 第28-29页 |
| ·节点发现 | 第29-30页 |
| ·节点元数据获取 | 第30-31页 |
| ·查询消息获取 | 第31页 |
| ·爬虫实现和实际数据获取情况 | 第31-32页 |
| 4 统计数据分析和统计特征刻画 | 第32-42页 |
| ·节点在线时间 | 第32页 |
| ·节点角色选择 | 第32-34页 |
| ·节点连接情况 | 第34-35页 |
| ·共享文件 | 第35-39页 |
| ·共享文件的类型 | 第36页 |
| ·文件重复率 | 第36-38页 |
| ·单个节点的共享文件类型分布 | 第38-39页 |
| ·查询消息分布 | 第39-42页 |
| ·消息的TTL（time to live）的分布 | 第39-40页 |
| ·查询关键字的重复率 | 第40-42页 |
| 5 时间序列分析 | 第42-50页 |
| ·背景和目的 | 第42-43页 |
| ·Box-Jenkins模型 | 第43-45页 |
| ·挖掘Gnutella查询流 | 第45-50页 |
| ·方法 | 第45页 |
| ·挖掘结果 | 第45-50页 |
| 6 应用 | 第50-55页 |
| ·预测增强的P2P结果缓存 | 第50-51页 |
| ·系统设计 | 第50-51页 |
| ·效果检验 | 第51页 |
| ·预测增强的P2P负载平衡 | 第51-55页 |
| ·系统设计 | 第53页 |
| ·效果检验 | 第53-55页 |
| 7 总结与展望 | 第55-57页 |
| ·论文工作总结 | 第55页 |
| ·未来工作展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 已发表论文 | 第63-65页 |
