目前资源定位速度是P2P网络存在的主要问题之一,也是P2P网络的研究重点。P2P网络在运行的过程中会产生大量的访问日志数据,而数据挖掘技术可以从海量的数据中挖掘出有用的知识,利用从这些日志数据中挖掘出的规则来指导P2P网络的运行,可以改善P2P网络在资源定位速度方面的性能。本文围绕基于数据挖掘技术的Chord模型的设计及实现而展开,对如何应用挖掘出来的知识指导Chord网络的运行做了详细的分析。本文的主要内容如下:首先,讨论了数据挖掘中关联规则的基本技术,并在此基础上提出一种改进的关联规则挖掘算法(CPMMFIA算法)。其次,研究了现有的P2P发现机制,讨论Chord方法存在的问题:每个节点只知道其后继节点的信息,这样当进行查找时,节点将依次查询其后继节点,直到找到关键字或者遍历完整个网络为止。这种方式查询速度比较慢,最差情况下为O(N)级的,当网络规模很大时,该问题变得很严重。再次,基于以上分析提出了一种使用关联规则挖掘技术改进P2P网络性能的方法。通过对网络访问日志的挖掘,获取关联网络节点信息和过热节点信息等,并利用挖掘出来的知识指导Chord网络的运行,从而改进网络性能。最后,研究并实现一种基于CPMMFIA算法的改进的Chord算法模型。目前在国内外文献上尚未检索到本文提出的使用关联规则挖掘技术改进Chord网络性能的方法。对比仿真试验结果表明了该方法的有效性,Chord网络在物理跳数和反应时间两个方面都有明显的改进,平均降为原来的一半。本文提出的方法达到了我们在P2P研究课题组项目中提出的预期目标,推动P2P技术的发展。而且该方法在文件共享和搜索引擎等方面有着广阔的应用前景。