该文主要贡献有:1.在对现有对等计算模型共享与数据管理系统分析基础上,提出在非结构化(unstructured)对等计算网络中利用"视图协作"机制,以及基于分布式散列表(distributed hash table,或DHT)的资源定位查找机制,构建视图协作网络,利用大规模分散的网络节点资源,通过DHT将数据源、查询、协调节点等信息进行定位,查询节点相互协商、合作,为相同或相近的查询建立不同粒度的视图(view),共享关系数据.通过节点间协作维护视图减少网络传输代价、优化查询、提高查询响应速度、减轻数据源工作负载;2.利用BestPeer网络作为底层平台,建立视图协作网络,给出基于视图的协作网络实验测试结果.网络中节点共享真实数据,发出大量查询.分别对网络传输率、吞吐量、查询响应时间等数据量进行统计,通过与无视图协商策略的分布式网络进行比较来证明视图协作网络可以有效地提高网络带宽利用率、减少查询响应时间;3.实现了基于非结构化(unstructured)对等计算模型的查询处理系统——PeerView.该系统具有通用性,可以建立在任意非结构化对等计算网络平台上.网络中每个节点都会根据自己的实际处理能力提供视图共享空间,用来与其它节点共同建立及维护共享视图.节点既可以利用后端数据库处理查询也可以进行跨节点的查询处理;节点通过查询进行聚类,具有相同相近查询的节点共同建立维护共享视图,以减小网络开销、查询处理开销;节点间通过协商为收益最大的查询建立视图;节点既可以直接访问数据源取得数据也可以利用有效的共享视图获得数据.该系统可应用于数据大规模分散的某一行业体系内,关系数据共享与查询方面,如医疗管理领域等.该文建立在对当前已有技术的分析和实验测试基础上.实验和分析表明,与当前其他对等计算环境下的查询处理方式相比,基于视图的协作网络构建思想在查询效率和资源利用率上更具优势.而该文中介绍的PeerView系统正是对基于视图的协作网络的实现.