CDN-P2P技术提高了系统的扩展能力和内容分发能力,但在资源定位方面还有一些问题。本文主要针对CDN-P2P系统中资源定位问题,从节点邻居分配、系统资源定位和资源推荐三个方面进行研究:(1)为了在CDN-P2P系统中获得更高性能的资源定位算法和更高的资源推荐质量,本文对CDN-P2P系统中的底层P2P网络拓扑结构进行优化。主要工作就是将兴趣相近的用户分配为邻居节点,将这些节点聚集在一起。为此本文提出了聚集用户兴趣的邻居分配算法,利用用户的资源向量数据和评分数据计算出用户之间的兴趣相似度,将兴趣相似度高的节点分配为邻居节点。使用户尽可能在邻居节点或P2P网络内距离较近的节点上获取需要的资源,降低边缘服务器的负载。(2)在第一个研究点的基础上,本文提出了基于兴趣聚集的层次性资源定位算法。第一个研究点构造了一个聚集用户兴趣的CDN-P2P系统,希望用户搜索的资源尽量在邻居节点上。基于兴趣聚集的层次性资源定位算法首先向邻居节点发送资源查询请求,没命中则向超级节点发送资源查询请求,还没命中则向边缘服务器发送查询请求。此算法一层一层进行资源查询,直至资源命中或TTL值为0,然后将结果返回并沿途保存。实验表明资源分层查询降低了资源平均查找长度,提高了资源查询效率。(3)本文提出的基于用户兴趣变化的资源推荐算法也是在第一个研究点的基础上实现的,只有准确的将兴趣相似性的用户聚集在一起,为用户推荐资源时才能获得更高的推荐准确率。因为推荐资源集是根据用户对于资源的预测评分排序选取的,用户对于资源的预测评分的准确性就依赖于用户之间的兴趣相似度。基于用户兴趣变化的资源推荐算法在准确的将兴趣相似的用户聚集的基础上,削弱用户较长时间之前的评分对资源推荐准确率的影响,使推荐准确率比对比推荐算法提高了 3到5个百分点。