个人网格资源发现机制的研究

来源 :中国科学院计算技术研究所 | 被引量 : 0次 | 上传用户:wqwwvfbgo
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纵观计算机的发展历史,可以发现计算平台创新的发展趋势是每隔15年左右出现一类新的平台,以降低使用门槛并扩大用户群。为了充分利用新的网络基础设施带来的机遇,个人网格(PG)—一种新的计算平台应运而生。PG是以网络为中心的通用目的的个人计算平台。为了更有效地发现资源,个人网格操作系统(PGOS)实现了聚类机制。基于PGOS提供的聚类机制,提出了基于结点聚类和cache共享的多属性区间查询机制(PCCS),并且提出了基于个人网格的招聘应用中动态社区的维护机制。本文的主要贡献为以下三个方面:   1.为了更有效地发现资源,PGOS实现了聚类机制。将具有相似查询偏好的用户聚为一类,并能根据用户查询偏好的改变,将用户在不同的聚类中进行调整。根据聚类大小的阀值,将聚类进行分裂和合并。分析和实验结果表明结点加入、离开和查询偏好改变时维护聚类的时间复杂度为O(log n),并且聚类准确性不低于90%;   2.基于PGOS提供的聚类机制,实现了基于结点聚类和cache共享的多属性区间查询(PCCS)机制。目前多属性区间查询的研究中,查询的效率(即解析每个查询需要的跳数)和查询的开销(即解析每个查询产生的消息数)同时依赖于被查询的区间大小和结点个数,并且当某个属性值发生改变时,将导致高的更新开销(即更新某个属性值产生的消息数)。实验结果显示PCCS提高了查询效率并且减少了查询开销和更新开销。与已有的多属性区间查询机制—SWORD相比,解析每个查询需要的路由跳数的算术平均值和产生的消息数的算术平均值减少,路由跳数最终趋于1,消息数最终趋于2,与被查询的属性个数、被查询的区间大小和结点个数都无关;和SWORD相比,更新某个属性值需要的消息数的算术平均值减少,与被注册的属性个数无关;资源属性值动态变化时,和SWORD相比,查询准确率降低了不到5%;由于结点聚类和cache共享所消耗的带宽较低;   3.招聘应用中面临的新的需求,正好可以由个人网格技术来满足。基于个人网格的招聘应用中,基于PGOS提供的聚类机制,查询偏好相似的用户动态地形成社区。同一社区的不同用户之间共享简历或职位信息。系统向用户推荐同一社区中其它用户收藏的简历或职位信息。实验结果表明,与基于SWORD的查询方式相比,基于动态社区的查询方式减少了解析每个查询所需的跳数和消息数。随着查询个数的增多,跳数和消息数趋于0。
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