对等社交网络自组织架构下资源发现与请求机理研究

In response to a series of urgent issues faced by existing OSNs, such as single-point failure, privacy and security, this project will undertake in-depth research on key enabling technologies for next-generation peer-to-peer (P2P) social networks. In this project, we will first design a new self-organising and self-adaptive architecture for next generation peer-to-peer (P2P) social networking and develop new social-like resource discovery mechanisms and algorithms with high efficiency. The context awareness and personalised search will be achieved based on semantic information retrieval and data mining. Social search and self-adaptable search will be realised by integrating cooperative filtering methods and complex network theories. Built upon the new architectures and novel resource discovery mechanisms, this project will further design a secure resource request and authorisation model for P2P social networking based on Bayesian game theories to protect users’ privacy and security and to construct a comprehensive resource discovery and request framework for P2P social networks. Finally, a simulation system and a prototype system will be developed for verification and validation. The feasibility of the project has been verified by our preliminary studies. The research outcome of the project will be useful for the design and development of new applications for next-generation social networking.

本项目针对目前在线社交网络存在的单点故障、安全与隐私等迫切需要解决问题，拟对下一代对等社交网络中的关键技术进行研究。首先研究具有“社会化”特征的对等社交网络创新型架构及其演化模型，实现对等社交网络的“自组织”和“自适应”。在此架构上进一步研究对等社交网络高效资源发现机制和相关算法；结合数据挖掘和语义信息检索方法，实现搜索的“上下文感知”和“个性化”，同时结合特征矩阵分解的协同过滤方法和复杂网络搜索理论，实现搜索的“社会化”和“自适应”。在此基础上，利用贝叶斯博弈构建面向对等社交网络的动态安全的资源请求与授权机制，保障用户隐私和信息安全，形成完整的对等社交网络资源发现和请求的技术体系。最后，开展对等社交网络资源发现和请求机理的理论分析，并研发仿真系统和原型系统，对上述研究成果进行系统的测试和验证。项目的可行性在项目组成员的前期研究工作中得到了验证，项目成果可作为下一代社交网络应用的重要参考。

本项目针对目前在线社交网络存在的单点故障、安全与隐私等迫切需要解决问题，对下一代分布式对等社交网络中的关键技术进行了研究。首先，设计了对等社交网络中节点个人网络的自组织方案并研究了其演变规律，构建了其对新环境及环境变化的自适应性模型。其次，研究了个人网络设计对整体系统的影响，设计了有社会化特征的对等社交网络创新性网络架构及其演化模型，实现了对等社交网络的自组织、自适应架构模型。接着，在对等社交网络自组织自适应结构的基础上，重点研究新技术新方法，使得智能节点能够动态搜集用户在对等社交网络互动中的状态信息，运用基于LDA、PLSA、HITS的数据挖掘方法解析出用户个体及其朋友的兴趣爱好、个性特征、行为模式、专业专长等动态信息及人际间亲疏远近等关系。同时，在本项目所取得对等社交网络跨学科理论成果的基础上，结合最新的语义信息检索及大数据分析方法，设计了新的模型，探索了在对等社交网络环境下新型社会化资源发现机制和算法。接着，构建了新的信息收集及数据挖掘方法，所开发的智能节点能动态搜集用户在对等社交网络互动中的本体及他人信息。同时，提出了基于贝叶斯博弈的对等社交网络动态安全资源请求与授权协议，与之前完成的自组织自适应架构模型及社会化资源发现结合，完成了对等社交网络自组织架构下资源发现与请求模型的设计。最后，开发出分布式对等社交网络仿真系统，对上述研究成果进行了系统的测试和验证，该仿真系统已获得软件著作权。