[发明专利]一种基于机器学习及网络节点信誉的非结构化P2P资源搜索方法

摘要

本发明涉及一种基于机器学习及网络节点信誉的非结构化P2P资源搜索方法，包括如下步骤：步骤一，设置生存时间；步骤二，判断网络节点是否存在目标资源；步骤三，判断请求消息的生存时间；步骤四，判断Q表中关于目标资源的Q值是否为空；步骤五，计算奖赏；步骤六，搜索目标资源；在邻居网络节点搜索资源，直到找到了目标资源或者TTL为0结束。本发明能够加快机器学习速度，减少资源查询时间，提高搜索成功率，同时保障服务的安全可靠性。

主权项

一种基于机器学习及网络节点信誉的非结构化P2P资源搜索方法，包括如下步骤：步骤一，设置生存时间；当某一网络节点收到包括源网络节点ID、资源名和生存时间TTL的资源请求消息时，设置生存时间TTL的初值为10；步骤二，判断网络节点是否存在目标资源；网络节点检查本地是否存在目标资源，若为Y，即本地存在目标资源，则直接返回源网络节点资源响应消息；若为N，即本地不存在目标资源，则将资源请求消息作为新消息加入到本网络节点；步骤三，判断请求消息的生存时间；即判断请求消息的生存时间TTL是否为0，若为Y，搜索过程结束；若为N，则将请求消息转发至邻居网络节点；步骤四，判断Q表中关于目标资源的Q值是否为空；网络节点首先查看本网络节点Q表，若判断为N，即有目标资源的Q值，则选择具有最大Q值的邻居网络节点，并向其转发请求消息，同时请求消息中的生存时间TTL值减少1；若判断为Y，即没有目标资源的Q值，网络节点则查看自身信誉表，选择信誉值最高的网络节点作为邻居网络节点，并向其转发请求消息，同时请求消息中的生存时间TTL值减少1；在一段时间周期后，根据邻居网络节点成功下载资源的次数计算并更新信誉值；步骤五，计算奖赏；请求消息至邻居网络节点后，计算奖赏，更新前一跳网络节点的Q值；步骤六，搜索目标资源；并开始在邻居网络节点搜索资源，直到找到目标资源或者TTL为0结束。