Abstract-Content management verkar vara ett viktigt krav för att utveckla förbättrade P2P-nätverk. I P2P-nätverk kan det innehåll som efterfrågas av frågenoden placeras på olika platser/noder. Därför krävs en effektiv sökmekanism. Den föreslagna sökalgoritmen i detta dokument, socP2P, bygger på kamraters sociala relationer (vänner, gemensamma intressen, delad bakgrund och erfarenheter) för att förbättra innehållsupptäckten jämfört med liknande lösningar. Med socP2P noder kan förbättra sökningar genom att använda kunskap som förvärvats av "överhörd information" under sin vistelse i nätverket. Dessutom utnyttjar vår algoritm kamraters gemensamma intressen, vänskap och förmåga att memorera erfarenheter (mottagna och raderade frågor) av dem. Simuleringsresultat visar att socP2P kan uppnå en hög framgångsgrad, låg fördröjning och låga omkostnader. Vi har verifierat att vår algoritm inte bara är användbar för att hitta populära innehåll i nätverket utan också tillräckligt bra för att hitta sällsynta filer. De uppnådda resultaten visar att utnyttjandet av social information i P2P-nätverk leder till en effektivare sökmekanism för innehåll. Nyckelord: Innehållsupptäckt, Peer-to-Peer nätverk, Social Network, Random Walk I. BAKGRUND OCH VERKSAMHET Ett Peer-to-Peer-nätverk (P2P) är ett virtuellt overlay-nätverk, byggt på applikationslagret, ovanpå en fysisk nätverkstopologi. Decentralisering och självorganisering är nyckelfunktioner i P2P-nätverk. Eftersom antalet och placeringen av innehåll i ett P2P-system har en stark inverkan på prestandan är det inte förvånande att innehållshantering i P2P-nätverk är en av forskningsutmaningarna inom detta område. Peers har inte global kunskap om nätverket och de måste interagera med varandra för att hitta den nödvändiga resursen. Med det ökande antalet kamrater, graden av möjliga interaktioner kan också öka exponentiellt och därför är denna strategi inte tillämplig. Dessutom, befintliga ostrukturerade P2P söktekniker skapar enorma nätverkstrafik eller de kräver hög sökning overhead [4]. De flesta sökmetoderna för ostrukturerade P2P-nätverk fokuserar på att lösa sina problem genom blinda översvämningar. Författare under [5] presenterar en ny social-liknande P2P-algoritm (Social-P2P) för resursupptäckt genom att efterlikna mänskliga interaktioner i sociala nätverk där peer noder är människor och förbindelser är relationer. Random Walk [6] är en populär sökmetod i P2P som en fråga vidarebefordras till en slumpmässigt vald granne hop by hop tills tillräckligt svar har hittats. Även Gnutella [8] visas som en av de mest populära P2P fildelningsprogram som kräver noder för att sända meddelanden till sina grannar för att utföra innehåll uppslagning. Med tanke på att nyligen genomförda studier av P2P-system har tillhandahållit en rad användbara lösningar för att förbättra prestandan för innehållshantering i P2P-nätverk, är det fortfarande en öppen fråga i pågående forskning att förverkliga en avancerad metod för innehållshantering med hjälp av sociala relationer mellan användare i OSNs. Målen, kraven och utmaningarna för sociala P2P-nät har formulerats i [1]. I detta dokument använder vi intresselika gester (utvisade av det faktum att båda noderna är intresserade av samma innehåll) för att etablera P2P-länkar snarare än att förlita sig på slumpmässiga associationer eller DHT (Distributed Hash Table) regler. Den föreslagna algoritmen, som heter socP2P, använder sociala relationer mellan jämlikar för att förbättra innehållshanteringen. Slutligen utvärderar vi den föreslagna algoritmens prestanda genom simulering i termer av genomsnittlig framgångsgrad och väglängd till önskat innehåll. Dessutom jämför vi socP2P med Random Walk Algoritm. Resten av detta dokument är organiserat enligt följande. Den föreslagna resurssökalgoritmen, socP2P, presenteras i avsnitt II. Avsnitt III innehåller prestandautvärderingen av den föreslagna algoritmen. Slutligen avslutar vi dokumentet och lägger fram framtida riktlinjer i avsnitt IV. Andra stycket ska ersättas med följande: SOCP2P, FÖRESLAGNA RESURSER SÖKA ALGORITEM Som tidigare nämnts är det pådrivande konceptet i detta dokument att ta fram de sociala egenskaperna hos människorna bakom ett nätverk av kamrater i ett P2P-system och använda dem för att förbättra innehållshanteringen. Vi vill identifiera noder med liknande intressen och göra det möjligt för dem att hjälpa varandra att hitta önskat innehåll. Noder behöver inte deklarera sina intressen, eftersom slutsatsen om andra noders intresse i nätverket är en gradvis process för alla noder i nätverket. Ju mer tid de tillbringar i nätverket desto mer lär de sig. Därför kan de styra frågor mot rätt noder mer effektivt. Dessutom kan kamrater utveckla vänskap med noder som har liknande intresse, så kamrater kan generera sina vänner lista och använda den för att styra frågor i nätverket. I vår design skapar vi nya länkar mellan kamrater om vi finner/känner en intresselikhet mellan dem. Till exempel, när nod 'A' gör en begäran om objekt 'X', och om det får ett framgångsrikt svar från nod B, båda noderna får veta att de har ett matchande intresse. Vårt tillvägagångssätt skiljer sig åt när det gäller att upptäcka intressen mellan noder jämfört med [2] som använder konceptet att tillhandahålla ett hållfasthetsvärde för varje nod i en vänlista. Dessutom, en nod som genererar en fråga och noden som framgångsrikt svarar på den frågan anses dela liknande intresse. Således varje interaktion mellan noder hjälper till att avgöra om två noder har intresse likhet eller inte. Dessutom har varje nod förmågan att memorera de mottagna frågorna även om de inte är framgångsrika. Därför kan den också rekommendera en "rätt nod" (dvs. en nod som sannolikt lagrar det sökta innehållet). Vi har försökt använda intresselika gester för att göra P2P-länkar istället för att förlita oss på slumpmässiga associationer eller DHT-regler. Länkarna skapas på två sätt baserat på intresselikhet. I den första metoden, Directed Interest Links (DIL) skapas baserat på intresse likhet mellan noder. För enkelhetens skull anger vi att efter noderna A och B lär sig att de har ett matchande intresse skapar nod A en intresselänk med nod B. Vi undviker att skapa en dubbelriktad länk här, eftersom som det händer i vårt normala liv, relationer länkar kanske inte alltid vara ömsesidiga. Till exempel som OSNs har visat oss, är vissa människor mycket välkända och populära i samhället, så många människor gillar att skapa en länk till dem. Denna typ av länkar är dock inte ofta dubbelriktade. Den andra typen av länkskapande är nätverket Föreslog Forwards (NSF) och sedan Skapade länkar modell. Ovanstående association är det enklaste och det är ganska begränsat eftersom det inte utnyttjar det faktum att det kan finnas andra kopior av objekt X i nätverket, som nod A och nod B kanske inte är medvetna om. Nätverket är vanligtvis översvämmas med frågor riktade till andra noder för sökning ändamål. En nod kan få förfrågningar om samma innehåll mer än en gång. I detta fall har noden som tar emot frågan redan lärt sig eller memorerat att några andra noder letade efter samma innehåll tidigare och istället för att översvämma frågan i nätverket eller vidarebefordra frågan på ett slumpmässigt sätt, kan frågenoden rekommenderas för att få innehållet direkt från noden som letade efter samma innehåll tidigare. Dessutom är det nu möjligt att lära sig att de två noderna delar ränteprofiler och därför finns det en möjlighet för dem att skapa en intresselänk som annars inte skulle ha upptäckts. En nätverksnod för register och använder sökfrågor för att automatiskt anpassa och notera objekt som indikerar relaterade intresserelationer. Bilda. 1 visar ett NSF-modellexempel där nod A letar efter innehåll X. Node A skickar förfrågan till nod E, som memorerar den mottagna frågan och eftersom nod E inte har innehållet X, vidarebefordrar den frågan till nod C. Nod C har innehållet X, vilket innebär att den skickar tillbaka det begärda innehållet till fråga nod A. Senare i tiden, nod B letar efter samma innehåll X. Sedan skickar den sin fråga till nod E, som tidigare har stött på samma fråga. Därför rekommenderas nod A till nod B förutsatt att nod A kan ha innehållet X som den letade efter det tidigare. Node E vidarebefordrar även nod B:s fråga till nod D. Eftersom nod D har innehållet X, ger den tillbaka önskat innehåll till nod B. Den rekommenderade noden A ger också innehållet till nod B. I detta scenario är nod A och nod B intresserade av samma innehåll X. Node C och nod D hade redan innehållet X.
I REF föreslås ett vännätverk på grundval av likheter mellan intressen.
socP2P: P2P content discovery enhancement by considering social networks characteristics
{'venue': '2012 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC)', 'journal': '2012 IEEE Symposium on Computers and Communications (ISCC)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}