【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2013年第30卷第11期 281-284页,共5页

【作 者】： 张国超 ; 卡米力·木依丁

【摘 要】 针对P2P网络缺乏有效信息搜索机制的问题，结合对已有的基于k-高频词兴趣相关度搜索路由算法的研究，提出一种采用k-高频集合的搜索路由算法，节点兴趣由节点所共享的资源主题的k-高频集合向量描述，同时引入知网的词汇语义相似度计算对特征项进行语义扩充，建立语义词汇集合，然后使用词汇集合代替词汇作为特征，最后采用词汇集合的余弦算法对搜索结果进行聚类，来获取相似的兴趣节点，使得节点能找到更多的资源。实验结果表明，相对于已有的搜索路Eh算法，改进算法能有效提高聚类结果的准确率。