語義對等網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)研究

〔摘 要〕針對P2P網(wǎng)絡(luò)不支持語義查詢以及語義Web中知識存儲過于集中的問題，本文采用超節(jié)點(diǎn)對等網(wǎng)網(wǎng)絡(luò)的方法，將對等網(wǎng)技術(shù)和語義Web技術(shù)結(jié)合起來，提出了一種新的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)。結(jié)構(gòu)中節(jié)點(diǎn)根據(jù)物理位置拓?fù)涞牟煌纬蓞^(qū)域自治系統(tǒng)（AAS），各AAS內(nèi)節(jié)點(diǎn)根據(jù)語義相似度形成語義簇（SC），語義簇內(nèi)選擇性能最高的節(jié)點(diǎn)作為超節(jié)點(diǎn)，超節(jié)點(diǎn)再根據(jù)語義關(guān)系形成超節(jié)點(diǎn)語義網(wǎng)（SSW），從而形成一個(gè)三層架構(gòu)的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)。最后通過實(shí)例驗(yàn)證了所提出來的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)。

〔關(guān)鍵詞〕對等網(wǎng)絡(luò)；語義網(wǎng)；語義對等網(wǎng)；本體

〔中圖分類號〕G2507 〔文獻(xiàn)標(biāo)識碼〕A 〔文章編號〕1008-0821（2012）10-0003-05

語義網(wǎng)和對等網(wǎng)絡(luò)都是近年來的熱門研究領(lǐng)域。作為未來萬維網(wǎng)的雛形——語義web，支持基于語義的知識推理和細(xì)粒度查詢，可以實(shí)現(xiàn)智能搜索。作為影響Internet未來的4項(xiàng)科技之一的——對等網(wǎng)絡(luò)，打破了傳統(tǒng)的Client/Server服務(wù)模式，在對等網(wǎng)絡(luò)中所有節(jié)點(diǎn)的地位都是平等的，既可以作為資源的提供者——服務(wù)端，又可以享受其它節(jié)點(diǎn)提供的服務(wù)——客戶端，具有可擴(kuò)展性、負(fù)載均衡、動(dòng)態(tài)性等特點(diǎn)。但語義網(wǎng)中知識存儲又過于集中，使得信息檢索效率低下。目前對等網(wǎng)檢索系統(tǒng)大部分只支持簡單的關(guān)鍵字查詢功能，對模糊查詢以及多關(guān)鍵字的查詢準(zhǔn)確率不高，缺乏面向語義的表達(dá)與資源描述，僅能實(shí)現(xiàn)粗粒度水平的信息查詢和共享。

因此，將語義Web技術(shù)和對等網(wǎng)絡(luò)技術(shù)相結(jié)合起來設(shè)計(jì)出語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)，它的實(shí)現(xiàn)將能有效解決P2P網(wǎng)絡(luò)中不支持語義查詢以及語義Web中知識存儲過于集中的問題?，F(xiàn)有的關(guān)于語義對等網(wǎng)的研究集中在對分布式結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)的語義改進(jìn)、P2P系統(tǒng)的語義添加、在物理層上形成語義覆蓋網(wǎng)3個(gè)方面。本文提出的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)依據(jù)節(jié)點(diǎn)的物理位置拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不同，從對等網(wǎng)技術(shù)和語義技術(shù)相結(jié)合的角度設(shè)計(jì)了一個(gè)較為統(tǒng)一的語義對等網(wǎng)結(jié)構(gòu)。

1 理論基礎(chǔ)

11 語義對等網(wǎng)

將語義Web技術(shù)引入到對等網(wǎng)（Peer-to-Peer，P2P）環(huán)境中構(gòu)建出語義對等網(wǎng)（Semantic Peer-to-Peer Web），既能利用對等搜索的理念，提高搜索的深度和廣度，又能融合語義技術(shù)對資源進(jìn)行語義標(biāo)注，給搜索低效的對等網(wǎng)絡(luò)提供一個(gè)替代的搜索方法——語義搜索，實(shí)現(xiàn)在較短的時(shí)間和使用更少的資源（主要是帶寬）來給節(jié)點(diǎn)的查詢請求提供更相關(guān)的結(jié)果。

語義對等網(wǎng)（SPW）是一種新型的對等網(wǎng)絡(luò)，即在對等網(wǎng)模式的工作方式基礎(chǔ)上使用語義注釋技術(shù)，是語義Web技術(shù)在P2P網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用的產(chǎn)物。通過本體描述語言對P2P節(jié)點(diǎn)上的信息內(nèi)容進(jìn)行描述，實(shí)現(xiàn)信息語義層面上的表示，借鑒復(fù)合本體的集成方法對對等網(wǎng)中的資源進(jìn)行管理，各節(jié)點(diǎn)根據(jù)語義相似度（關(guān)聯(lián)度）進(jìn)行聚類，從而建立節(jié)點(diǎn)間信息的語義連接關(guān)聯(lián)，這樣對等網(wǎng)節(jié)點(diǎn)間就具備了一定的語義理解和推理能力，對節(jié)點(diǎn)用戶的提問進(jìn)行處理形成切合實(shí)際信息需求的統(tǒng)一查詢語句來表達(dá)用戶的真正需求，當(dāng)節(jié)點(diǎn)收到其他節(jié)點(diǎn)發(fā)來的查詢請求時(shí)，采用各種匹配算法進(jìn)行檢索目標(biāo)與節(jié)點(diǎn)資源的匹配處理，使節(jié)點(diǎn)用戶在語義對等網(wǎng)環(huán)境中快速搜索到與查詢請求最相關(guān)的信息，實(shí)現(xiàn)資源的有效共享。

1.2 相關(guān)研究現(xiàn)狀

歐盟資助的SWAP項(xiàng)目[1]首先將語義技術(shù)引入到對等網(wǎng)環(huán)境中，致力于將P2P和語義網(wǎng)結(jié)合應(yīng)用于分布式知識管理的研究。Kiyohide Nakauchi[2]等人基于關(guān)鍵詞關(guān)聯(lián)來擴(kuò)展查詢構(gòu)建了基于分布式非結(jié)構(gòu)化語義對等網(wǎng)。除此之外，國內(nèi)外學(xué)者在語義對等網(wǎng)方面的相關(guān)研究，主要體現(xiàn)在：

1.2.1 分布式結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)的語義改進(jìn)

宋建濤等人[3]基于CAN（Content Addressable Networks，內(nèi)容編址網(wǎng)）提出了pGroup語義對等網(wǎng)的構(gòu)造方法，構(gòu)造出一種介于結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化之間的語義對等網(wǎng)。朱曉姝[4]為了改善結(jié)構(gòu)化對等網(wǎng)絡(luò)搜索結(jié)果，使搜索過程及結(jié)果更加智能化、更接近用戶查找目的，提出一種使用語義網(wǎng)技術(shù)的語義對等網(wǎng)絡(luò)模型。Guirguis等人[5]對CAN作了進(jìn)一步的改進(jìn)，考慮了存儲狀態(tài)和平均路徑長度之間的均衡，引入了長范圍結(jié)點(diǎn)（是指某個(gè)結(jié)點(diǎn)的無方向的鄰居結(jié)點(diǎn)），請求允許在坐標(biāo)空間進(jìn)行較長跳接，從而減少路徑長度。Forstner[6]等人提出了基于演化得到結(jié)點(diǎn)之間或結(jié)點(diǎn)內(nèi)部的語義關(guān)系，而不是基于確定元數(shù)據(jù)得到結(jié)點(diǎn)之間的關(guān)系，從而構(gòu)造出了一種P2P網(wǎng)絡(luò)。

1.2.2 P2P系統(tǒng)的語義添加

劉曄等人[7]根據(jù)節(jié)點(diǎn)的物理位置及節(jié)點(diǎn)所包含信息的語義相似度，提出了一種3層結(jié)構(gòu)的語義對等網(wǎng)模型。劉洪濤等人[8]提出了一種基于語義相似、本體匹配的對等網(wǎng)信息檢索方法，定義語義節(jié)點(diǎn)，在節(jié)點(diǎn)中通過計(jì)算語義相似度，在網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行語義匹配來部分替換傳統(tǒng)的字符串相似度計(jì)算。Schlosser等人[9]提出了采用語義技術(shù)構(gòu)建對等網(wǎng)超立方體HyerCup的語義拓?fù)洌ㄟ^通用的本體概念將網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浞指顬楦拍罹垲悺?/p>

1.2.3 語義覆蓋網(wǎng)絡(luò)

于婧和汪斌強(qiáng)[10]采用基于主題劃分的方法，提出了基于結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)路由的語義覆蓋網(wǎng)絡(luò)SSON。陳漢華等人[11]針對無結(jié)構(gòu)P2P系統(tǒng)存在的問題，提出了一種基于語義相似度的P2P覆蓋網(wǎng)絡(luò)。Arturo Crespo and Hector Garcia-Molina[12]提出一種P2P系統(tǒng)語義覆蓋網(wǎng)Semantic Overlay Network（SON），假設(shè)結(jié)點(diǎn)可以加入SONs的前提下，著重分析構(gòu)造和使用SONs所需要的基本元素。Christos Doulkeridis等人[13]提出了一種無監(jiān)督的分布式SON構(gòu)建方法DESENT，構(gòu)建了一種層次化的語義覆蓋網(wǎng)絡(luò)。Abdul-Rahman等人[14]探討了一種語義對等網(wǎng)的參考模型，通過建立一個(gè)公共的領(lǐng)域術(shù)語使得社區(qū)成員之間更好的理解和交流，為各個(gè)系統(tǒng)之間的比較提供了指南。

綜上所述，當(dāng)前對語義對等網(wǎng)的研究，基本上都是從概念、檢索方法、結(jié)構(gòu)模型等方面探討，主要關(guān)注將語義網(wǎng)技術(shù)引入對等網(wǎng)領(lǐng)域中，尚未形成成熟的語義對等網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)。

2 語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的形成

非結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)具有簡單、健壯性等優(yōu)點(diǎn)，但是定位資源的效率低下以及不適應(yīng)動(dòng)態(tài)性強(qiáng)的環(huán)境。結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)具有搜索效率高、固定拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)等優(yōu)點(diǎn)，但是存在單點(diǎn)失效以及可伸縮性差等問題。而混合式P2P系統(tǒng)選擇少數(shù)結(jié)點(diǎn)作為超結(jié)點(diǎn)，可在結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)和非結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)之間作出較好的權(quán)衡。因此本文采用基于超節(jié)點(diǎn)的語義對等網(wǎng)（SPW）體系結(jié)構(gòu)，以Edutella為典型，是在非結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)中加入超節(jié)點(diǎn)（super peer）而形成的一種層次結(jié)構(gòu)[15]。整個(gè)體系結(jié)構(gòu)由3層架構(gòu)組成：物理層、邏輯層和核心層，如圖1所示：

圖1 語義對等網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)〖〗

以下是對語義對等網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)進(jìn)行詳細(xì)的分析：

2.1 物理層

由各節(jié)點(diǎn)形成的不同的區(qū)域自治系統(tǒng)（Area Autonomy System，AAS）構(gòu)成。研究者發(fā)現(xiàn)語義對等網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)的分布具有明顯的小世界的特性，類似于現(xiàn)實(shí)生活中的各個(gè)區(qū)域的劃分。據(jù)此可根據(jù)節(jié)點(diǎn)的物理拓?fù)湮恢玫模ü?jié)點(diǎn)的IP地址范圍）不同將系統(tǒng)中的節(jié)點(diǎn)組織成不同的AAS。這樣對于一個(gè)給定的查詢，首先根據(jù)查詢節(jié)點(diǎn)的IP地址可以將查詢范圍先縮小在節(jié)點(diǎn)所在區(qū)域內(nèi)。

2.2 邏輯層

由上一層AAS區(qū)域內(nèi)的各節(jié)點(diǎn)根據(jù)語義相似度形成語義簇（semantic cluster，SC）。SC中存在一些與其他節(jié)點(diǎn)聯(lián)系較多的節(jié)點(diǎn)，通過它找到其他節(jié)點(diǎn)的概率較高，并且這些節(jié)點(diǎn)的物理性能、節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定值以及節(jié)點(diǎn)的綜合性能值較高。因此可通過計(jì)算，讓每個(gè)SC中性能最高的節(jié)點(diǎn)選取為超節(jié)點(diǎn)（Super-peer，SP），性能次高的若干個(gè)節(jié)點(diǎn)作為備用超節(jié)點(diǎn)（BSP）。每個(gè)語義簇（SC）由一個(gè)超節(jié)點(diǎn)（SP）組織與管理，各個(gè)節(jié)點(diǎn)將自己的資源描述信息向超節(jié)點(diǎn)（SP）注冊，各個(gè)超節(jié)點(diǎn)（SP）只需維護(hù)和管理自己區(qū)域內(nèi)的資源。當(dāng)超節(jié)點(diǎn)（SP）負(fù)載過大或能力不足時(shí)，會(huì)拒絕接收新的節(jié)點(diǎn)加入以保證自身效率，而被拒絕的節(jié)點(diǎn)可以去另外的超節(jié)點(diǎn)上申請。當(dāng)超節(jié)點(diǎn)（SP）崩潰時(shí)，備用超節(jié)點(diǎn)（BSP）成為新的超節(jié)點(diǎn)（SP）完成上述功能。

2.2.1 語義相似度的計(jì)算

通常來說，兩個(gè)實(shí)體相似度是指兩個(gè)實(shí)體具有某些相似相同的特征（或?qū)傩裕?，相似的程度用相似度函?shù)來表示，相似度函數(shù)的形式化定義如下：語義相似度是一個(gè)實(shí)數(shù)值型函數(shù)Sim（x，y）：sim的值為[0，1]區(qū)間內(nèi)的一個(gè)實(shí)數(shù)，是對兩個(gè)實(shí)體X和Y的相似程度的一個(gè)度量，即Sim∈[0，1]。當(dāng)Sim（x，y）=1說明兩個(gè)對象是完全相似的；當(dāng)Sim（x，y）=0，說明兩個(gè)對象沒有任何共同特征。

近年來，許多研究者提出了相似性的度量方法，本文采用Resnik提出的共享信息含量法，語義對等網(wǎng)中節(jié)點(diǎn)之間的語義相似性取決于它們共享信息資源的程度，若兩個(gè)資源所共享的信息資源含量越大，則這個(gè)節(jié)點(diǎn)之間相似性越大。Resnik[16]的度量模型用以下公式（1）度量兩個(gè)節(jié)點(diǎn)分別共享信息資源R1和R2相似性：

sim（R1，R2）=MaxR∈（R1，R2）[logp（R）]=-logp[lso（R1，R2）]

（1）

其中l(wèi)ogp（R）來表示兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的共享信息資源含量，p（R）是指資源R在資源庫中出現(xiàn)的概率，即p（R）=freq（R）/N，Resnik的度量模型用以下公式度量T1和T2相似S（R1，R2）是R1，R2的公共超類集合，lso（R1，R2）是指R1，R2“超類”中最為具體的一個(gè)。

2.2.2 超節(jié)點(diǎn)（SP）的選取

SP的選取可根據(jù)節(jié)點(diǎn)的物理性能、節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定值以及節(jié)點(diǎn)的綜合性能[7]來選擇，其計(jì)算根據(jù)下述公式（2）、（3）、（4）、（5）。當(dāng)超節(jié)點(diǎn)（SP）正常退出或非正常退出時(shí)，通過比較語義簇（SC）中的備用超節(jié)點(diǎn)（BSP）性能參數(shù)產(chǎn)生新的SP，并向語義簇（SC）內(nèi)其它節(jié)點(diǎn)和鄰居語義簇（SC）發(fā)布自己的信息。

定義1（物理性能）設(shè)語義簇內(nèi)所有節(jié)點(diǎn)的CPU頻率總和為C，內(nèi)存總和為M，帶寬總和為B，語義簇內(nèi)某節(jié)點(diǎn)Pi的CPU頻率為ci，內(nèi)存為mi，帶寬為bi，為這3個(gè)參數(shù)分配的權(quán)重系數(shù)分別為λ1、λ2、λ3，則節(jié)點(diǎn)Pi的物理性能為：

（2）

Capability（Pi）反映了節(jié)點(diǎn)Pi的物理性能，該值越大，節(jié)點(diǎn)Pi的物理性能就越高。

定義2（穩(wěn)定值）設(shè)語義簇內(nèi)某節(jié)點(diǎn)Pi某段時(shí)間內(nèi)的登陸次數(shù)為LandTotalNumpi，某次登陸在線時(shí)間為LandTimepi，在線時(shí)間總和為TotalOnTimepi，則節(jié)點(diǎn)Pi的穩(wěn)定值為：

定義3（綜合性能）假設(shè)某節(jié)點(diǎn)Pi的物理性能為Capability（Pi），穩(wěn)定性為Stability（Pi），節(jié)點(diǎn)性能的權(quán)重系數(shù)為λp，穩(wěn)定系數(shù)為λs，λ依實(shí)際情況動(dòng)態(tài)調(diào)整，且∑λ=1。則節(jié)點(diǎn)Pi的綜合性能為：

（5）

式中，λp、λs表示節(jié)點(diǎn)性能與穩(wěn)定性2項(xiàng)指標(biāo)對節(jié)點(diǎn)綜合性能的影響程度，且系數(shù)越大，影響越大。

2.3 核心層

由各SP相互關(guān)聯(lián)構(gòu)成的超節(jié)點(diǎn)語義網(wǎng)（Super-peer semantic web，SSW），節(jié)點(diǎn)發(fā)出查詢請求時(shí)只需要在相應(yīng)的SSW內(nèi)傳播，當(dāng)該SSW內(nèi)沒有該資源時(shí)，SP將請求轉(zhuǎn)發(fā)給它的鄰居SC。這樣，對于某個(gè)給定的查詢，資源的查找及資源信息的擴(kuò)散都被限制在語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中相應(yīng)的SC中，從而改善了P2P資源發(fā)現(xiàn)與組織的性能。

3 實(shí)例驗(yàn)證

本實(shí)例從某大學(xué)建立的資源共享BT網(wǎng)站上隨機(jī)選取了超過300個(gè)節(jié)點(diǎn)中的60個(gè)節(jié)點(diǎn)作為本次實(shí)驗(yàn)節(jié)點(diǎn)。由于語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中每個(gè)節(jié)點(diǎn)所提供資源的異構(gòu)性，各個(gè)語義簇間資源的異構(gòu)性，因此想要在語義層面上實(shí)現(xiàn)有效的信息資源共享，就必須保證既獨(dú)立又相對統(tǒng)一的資源管理機(jī)制。目前主要采用本體解決信息資源語義異構(gòu)問題，常見的方法有：單一本體法、多本體方法和復(fù)合本體方法。如果采用單一本體方法，所有節(jié)點(diǎn)將共享同一個(gè)本體模式，雖然在語義交互方面效果好，但不太適合信息資源多樣化的語義對等網(wǎng)環(huán)境；相反，如果采用多本體方法，所有節(jié)點(diǎn)將各自建立本地本體，將會(huì)使得節(jié)點(diǎn)間的語義交互比較困難，實(shí)現(xiàn)代價(jià)也較高。之前有學(xué)者提出采用復(fù)合本體方法，即在一個(gè)共享社區(qū)詞表基礎(chǔ)上，各節(jié)點(diǎn)自建本體，這樣不僅能夠保證節(jié)點(diǎn)間的語義交互，并且比較容易實(shí)現(xiàn)，同時(shí)為節(jié)點(diǎn)用戶的信息需求表達(dá)規(guī)范化、準(zhǔn)確化提供語義幫助。因此本實(shí)例中60個(gè)節(jié)點(diǎn)資源的標(biāo)注采用復(fù)合本體方法。

首先使用OWL語言對60個(gè)節(jié)點(diǎn)上所分享的資源進(jìn)行描述，然后使用Protégé 4.2構(gòu)建的簡單領(lǐng)域本體對其資源進(jìn)行語義標(biāo)注，接著使用Java編程將60個(gè)節(jié)點(diǎn)處理成0～1結(jié)構(gòu)的矩陣，使用UCINET軟件將0～1格式的矩陣轉(zhuǎn)換為UCINET格式的數(shù)據(jù)，最后使用UCINET自帶的做圖工具netdraw將60個(gè)節(jié)點(diǎn)P2P結(jié)構(gòu)圖呈現(xiàn)出來，如圖2所示：

圖2 60個(gè)節(jié)點(diǎn)的P2P結(jié)構(gòu)圖

為了便于描述，選取了60個(gè)節(jié)點(diǎn)中的15個(gè)節(jié)點(diǎn)形成語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的過程作為研究對象。

3.1

3.1.1 區(qū)域自治系統(tǒng)（AAS）的形成

與現(xiàn)實(shí)生活中各個(gè)區(qū)域的劃分類似，可根據(jù)15個(gè)節(jié)點(diǎn)的物理拓?fù)湮恢玫牟煌垂?jié)點(diǎn)的IP地址）形成不同的AAS，將一定IP地址范圍段內(nèi)的節(jié)點(diǎn)劃分為一個(gè)AAS內(nèi)。設(shè)15個(gè)節(jié)點(diǎn)的IP地址如表1所示。（此處的IP地址僅供參考）

通過表1的步驟可得到：節(jié)點(diǎn)（1、6、8、14）在AAS1內(nèi)；節(jié)點(diǎn)（2、3、9、13、15）在AAS2內(nèi)；節(jié)點(diǎn)（4、5、7、10、11、12）在AAS3內(nèi)。

3.1.2 語義簇（SC）的形成

在上層所構(gòu)建的各個(gè)AAS區(qū)域內(nèi)各節(jié)點(diǎn)根據(jù)語義相似度形成不同的語義簇，計(jì)算各AAS內(nèi)節(jié)點(diǎn)的語義相似度值，其結(jié)果如圖3所示。（表中的相似度值是乘100之后的值）

圖3 語義相似度值計(jì)算

設(shè)Sim（Pi，Pj）≥0.68說明兩個(gè)節(jié)點(diǎn)具有共同特征，歸置在一個(gè)SC內(nèi)。如表所示，各AAS內(nèi)根據(jù)語義相似度可形成語義簇：AAS1（SC11（1、8）、SC12（6、14））；AAS2（SC21（2、3、13）、SC22（9、15））；AAS3（SC31（4、10）、SC32（5、7、11、12））。

在上述所形成的SC內(nèi)通過計(jì)算各節(jié)點(diǎn)的物理性能、節(jié)點(diǎn)的穩(wěn)定值以及節(jié)點(diǎn)的綜合性能值，選擇性能最高的節(jié)點(diǎn)作為為超節(jié)點(diǎn)（Super-peer，SP），性能次高的若干個(gè)節(jié)點(diǎn)作為備用超節(jié)點(diǎn)（BSP）。

3.1.3 超級節(jié)點(diǎn)語義網(wǎng)（SSW）的形成

通過步驟2中所選擇的超節(jié)點(diǎn)組成語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的SSW層。

3.2 實(shí)例結(jié)果分析

經(jīng)過3.1節(jié)中步驟的構(gòu)建，語義簇內(nèi)性能最高的節(jié)點(diǎn)成為語義簇的超級節(jié)點(diǎn)，在圖形中用藍(lán)色圓點(diǎn)表示，性能次高的若干個(gè)節(jié)點(diǎn)為備用超級節(jié)點(diǎn)，在圖形中用黃色圓點(diǎn)表示，普通節(jié)點(diǎn)用白色圓點(diǎn)表示，語義對等網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)如圖4所示。

圖4 語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)圖

圖4清晰地展示了語義對等網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)圖，根據(jù)節(jié)點(diǎn)的物理拓?fù)湮恢玫牟煌纬刹煌腁AS，各AAS內(nèi)根據(jù)語義相似度形成不同的SC，SC內(nèi)選擇性能最高的節(jié)點(diǎn)作為SP，各SP構(gòu)成SSW層，最終形成一種新的基于超節(jié)點(diǎn)的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)。通過分析該語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)，歸納主要有以下幾點(diǎn)優(yōu)越性。

（1）在基于超節(jié)點(diǎn)的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)中，節(jié)點(diǎn)根據(jù)其物理拓?fù)湮恢玫牟煌瑒澐指鰽AS，在進(jìn)行資源搜索時(shí)可直接先確定節(jié)點(diǎn)所屬的AAS，從而減少查詢路徑、提高搜索效率。

（2）根據(jù)語義相似度形成不同的SC，可以利用語義相似度值判斷節(jié)點(diǎn)資源之間的語義相似性，從而深入挖掘具有語義關(guān)聯(lián)的節(jié)點(diǎn)，提供更符合節(jié)點(diǎn)查詢請求的資源。

（3）采用超節(jié)點(diǎn)作為局部的集中式服務(wù)器，可保存本SC內(nèi)各P2P節(jié)點(diǎn)的共享信息資源信息，對于一個(gè)給定的查詢，可以將資源的查找及資源信息的擴(kuò)散都被限制在相應(yīng)的SC中，改進(jìn)了P2P資源發(fā)現(xiàn)與組織的性能。

4 結(jié)束語

針對P2P網(wǎng)絡(luò)不支持語義查詢以及語義Web中知識存儲過于集中的問題，本文提出了一種新的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)，節(jié)點(diǎn)根據(jù)物理位置拓?fù)涞牟煌纬刹煌膮^(qū)域自治系統(tǒng)（AAS），在各AAS內(nèi)節(jié)點(diǎn)根據(jù)語義相似度值又形成各個(gè)語義簇（SC），在各語義簇內(nèi)根據(jù)節(jié)點(diǎn)的物理性能、穩(wěn)定性和綜合性能選擇性能最高的節(jié)點(diǎn)作為語義簇的超節(jié)點(diǎn)，性能次高的若干個(gè)節(jié)點(diǎn)作為備用超節(jié)點(diǎn)，接著由各超節(jié)點(diǎn)構(gòu)成超節(jié)點(diǎn)語義網(wǎng)（SSW），形成一個(gè)三層架構(gòu)的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)，最后通過實(shí)例呈現(xiàn)了所提出的語義對等網(wǎng)的體系結(jié)構(gòu)。對任何一種網(wǎng)絡(luò)模式來說，其檢索效率問題始終是研究的關(guān)鍵，因此，分析所提出的語義對等網(wǎng)體系結(jié)構(gòu)的檢索效率是下一步工作的目的。

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