1、相似搜索已經成為P2P網絡研究中的熱點問題。M-CAN通過錨點比對的方式將原始數據空間映射到低維向量空間,然后在低維向量空間上進行數據的發(fā)布和搜索。但是映射過程會造成信息丟失,從而導致M-CAN相似搜索效率降低。本文提出了一種新的分層索引結構M-CAN*。M-CAN*通過對節(jié)點在歐式空間中進行Delaunay三角剖分,形成底層拓撲結構。并且在此基礎上設計了分層索引結構來實現(xiàn)啟發(fā)式路由算法以及提高相似搜索的效率。
　　 本文重點研

2、究了M-CAN*分層索引仿真軟件的設計與實現(xiàn)。論文系統(tǒng)地闡述了M-CAN*仿真軟件的設計方法與實現(xiàn)技術。該仿真軟件基于離散事件隊列模擬多節(jié)點的加入和退出行為,實現(xiàn)了局部索引樹的維護、系統(tǒng)路由、數據發(fā)布、范圍查詢、K近鄰查詢、節(jié)點加入和節(jié)點退出等功能。論文詳細地介紹了仿真軟件中這幾個重要模塊算法的流程與代碼實現(xiàn)。
　　 本文使用該分層索引仿真軟件在Corel數據集上測試和分析了M-CAN*的效率。進行范圍查詢時,在數據的搜全率仍然