p2p网络中时变数据的近似聚集方法

随着p2p技术在电子商务等领域的广泛应用,对分布在p2p网络中的数据进行聚集操作的需求越来越迫切.但是,由于p2p网络的大规模及分散性,这种聚集操作的实现颇具挑战性.而且在很多应用中,p2p网络中的数据往往是随时间变化的,这进一步增加了聚集操作的难度.现有p2p网络中的聚集算法均假定网络中的数据是非时变的,如果将其直接应用在存在时变数据的p2p网络中,则会因为其聚集时间过长而导致聚集过程中数据已经发生变化的问题.为此,提出了一种p2p网络中基于均衡采样的时变数据近似聚集算法,理论分析和实验结果表明,该聚集算法在处理时变数据时优于已有的算法,可以有效地应用于存在时变数据的p2p网络中.