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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

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成果简介
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前景分析

成果名称：	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	关键字：	节点 , 网络 , 资源 , 搜索 , 信誉 , 邻居 , 消息 , p2p , 请求 , 奖赏	应用行业：	制造业
高新技术领域：	电子信息技术	所在地：	重庆市	知识产权类型：	发明专利
知识产权编号：	CN201310479076.2	成果体现形式：		成果属性：
成果所处阶段：	授权	成果水平：	国内先进	研究形式：
学科分类：		战略新兴产业：	新一代信息技术	课题来源：
第一完成单位名称：	重庆邮电大学	第一完成单位属性：		技术成熟度：
合作方式：	技术转让	交易价格(万)：	3.00	所属十强产业：

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。