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基于用户兴趣的P2P搜索机制研究的任务书
一、任务背景
P2P网络是不依赖于中心服务器直接进行数据传输和资源共享的计算机网络。其分布式的性质使得其拥有着良好的扩展性和鲁棒性，同时也能够充分利用节点的计算和存储资源来进行数据传输。在P2P网络中，搜索引擎是非常重要的一环。然而在传统的P2P搜索方式中，基本上都是通过关键字来进行搜索。这种搜索方法存在许多问题，例如搜索结果精度低、关键字易受篡改等。
以用户兴趣为基础的P2P搜索机制，旨在通过分析用户的浏览行为、搜索历史以及社交网络等信息，建立一个用户兴趣模型，通过匹配用户兴趣与搜索结果，提高搜索结果的精度。这种搜索方法有望成为未来P2P搜索领域的研究热点之一。
二、任务目标
本次任务的主要目标是设计并实现一个基于用户兴趣的P2P搜索机制，并实现其关键功能，包括用户兴趣模型建立与匹配算法、数据爬取和存储、以及用户界面设计等。
三、任务内容
1.用户兴趣模型建立与匹配算法
通过分析用户的浏览行为和搜索历史等信息，建立用户的兴趣模型，并根据该模型进行搜索结果的匹配。
2.数据爬取和存储
从P2P网络中获取数据，并对数据进行存储和管理，以便后期的使用和分析。
3.用户界面设计
设计简洁明了、易于使用的用户界面，使用户能够方便地进行搜索操作。
4.系统集成测试
测试各功能模块是否按照预期正常工作，并对系统性能进行评估和优化。
四、任务技术路线
1.用户兴趣模型建立与匹配算法的实现
通过分析用户数据，建立用户兴趣模型并进行数据匹配。采用机器学习算法，如逻辑回归、朴素贝叶斯等，进行模型训练和预测。
2.数据爬取和存储的实现
使用Python等语言编写网络爬虫，获取P2P网络中相关数据，并使用MySQL等数据库进行数据存储和管理。
3.用户界面设计的实现
使用HTML、CSS以及JavaScript等前端技术，开发用户友好的搜索界面，提供用户便捷的搜索功能。
4.系统集成测试的实现
使用Selenium等工具进行功能模块的自动化测试，并使用JMeter等工具对系统进行性能测试。
五、预期成果
1.完成基于用户兴趣的P2P搜索机制的设计和实现，包括用户数据采集与处理、用户兴趣模型建立与匹配、用户界面设计等。
2.实现数据爬取和存储功能，使得系统能够获取P2P网络相关数据，并对数据进行存储和管理。
3.完成系统的集成测试，保证各模块功能正常，系统性能优秀。
4.完成任务报告，并进行实验结果的总结和分析。
六、任务计划
|任务|时间|
|--------|--------|
|项目立项|1周|
|需求分析|2周|
|系统设计|2周|
|开发与实现|6周|
|测试与调试|1周|
|任务报告撰写|2周|
七、参考文献
[1]林伟,詹明达,栾小平,张子斌.基于用户兴趣的P2P搜索机制[J].计算机学报,2014,37(3):544-557.
[2]叶丰华,张锐进.基于Spark的P2P兴趣搜索算法研究[J].计算机工程,2018,44(10):14-19.
[3]陈冉雪,魏龄新.基于用户兴趣的P2P网络内容搜索与推荐研究[J].现代计算机,2017,37(12):85-88.