基于非結(jié)構(gòu)化P2P的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)現(xiàn)*

邢 丹 姚俊明

(濟寧醫(yī)學院醫(yī)學信息工程學院 日照 276826)

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基于非結(jié)構(gòu)化P2P的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)現(xiàn)*

邢 丹 姚俊明

(濟寧醫(yī)學院醫(yī)學信息工程學院 日照 276826)

介紹基于P2P的物聯(lián)網(wǎng)物品信息發(fā)現(xiàn)機制相關(guān)研究概況，分析比較3種分布式P2P拓撲結(jié)構(gòu)，提出基于非結(jié)構(gòu)化P2P進行物聯(lián)網(wǎng)的信息發(fā)現(xiàn)，即采用基于興趣的層次化拓撲構(gòu)建選擇和基于興趣簇的具有自適應(yīng)能力的搜索算法，并對該算法進行分析。

非結(jié)構(gòu)化P2P；醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)；信息發(fā)現(xiàn)；興趣

1 引言

物聯(lián)網(wǎng)是未來智慧醫(yī)療的關(guān)鍵技術(shù)之一，可將其應(yīng)用在智慧健康管理系統(tǒng)中。而在典型的物聯(lián)網(wǎng)——EPCglobal(國際物品編碼協(xié)會和美國統(tǒng)一代碼委員會的一個合資公司)網(wǎng)絡(luò)中，物聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)現(xiàn)是通過對象命名服務(wù)(Object Naming Service，ONS)來完成的。ONS的實質(zhì)是將一個物品的產(chǎn)品電子代碼(Electronic Product Code，EPC)映射到1個或者多個網(wǎng)絡(luò)資源地址統(tǒng)一資源標識符(Uniform Resource Identifier，URI)，通過URI可以查找到關(guān)于物品的詳細信息，即對應(yīng)著一個EPC信息服務(wù)。目前，傳統(tǒng)物聯(lián)網(wǎng)中的分布式物品信息節(jié)點具有各節(jié)點儲存的數(shù)據(jù)信息更新頻繁、不同節(jié)點儲存著相同物品名稱的不同數(shù)據(jù)部分、節(jié)點數(shù)目巨大、節(jié)點相關(guān)的數(shù)據(jù)信息具有很高的安全敏感性等特點[1]，這就決定了采用傳統(tǒng)的查找方式必然會對根服務(wù)器造成很大的查詢壓力，形成查詢瓶頸，降低查詢效率。因此，設(shè)計高效可行的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)現(xiàn)機制是亟需解決的問題。而對等網(wǎng)(Peer to Peer，P2P)技術(shù)具有非中心化、可擴展性及健壯性能好、隱私保護及負載均衡等優(yōu)點，從而能夠確保聯(lián)網(wǎng)物品的相關(guān)信息能夠被高效、準確和安全地尋址、定位和查詢。

2 基于P2P的物聯(lián)網(wǎng)物品信息發(fā)現(xiàn)機制相關(guān)研究

BRIDGE項目以EPCglobal相關(guān)規(guī)范為基礎(chǔ)，提出了物聯(lián)網(wǎng)中發(fā)現(xiàn)服務(wù)(Discovery Service，DS)的8種可行模式，從各方面進行了比較[7]。這8種模式與ONS系統(tǒng)相比，都能夠很好地完成任意給定的物品編碼到商品流通鏈中與其相關(guān)聯(lián)的多個EPC信息服務(wù)(EPC Information Services，EPCIS)的定位查找操作,在保證查全率的前提下實現(xiàn)動態(tài)查詢?？讓嶽1]對這8種模式從安全性、響應(yīng)速度等方面進行分析，得出EPCIS目錄模式和請求傳播模式是較好的兩種模式，提出了采用基于半分布式 P2P 的拓撲結(jié)構(gòu)設(shè)計物聯(lián)網(wǎng)中的物品信息發(fā)現(xiàn)機制，通過改進并提高其發(fā)現(xiàn)效率及網(wǎng)絡(luò)可擴展性，可使其滿足物聯(lián)網(wǎng)的物品信息發(fā)現(xiàn)需求，但未對此實現(xiàn)過程進行深入研究。黃宇等[2]采用基于半分布式P2P網(wǎng)絡(luò)的物聯(lián)網(wǎng)信息發(fā)現(xiàn)服務(wù)，在超級節(jié)點間的路由算法中采用了分布式P2P中的Chord算法來實現(xiàn)，但未對其做詳細分析。李占波等[3]采用改進分布式哈希表(Distributed Hash Table，DHT)的結(jié)構(gòu)化P2P的ONS解析機制，結(jié)果表明基于DHT的ONS解析系統(tǒng)能夠有效地應(yīng)對單點失效，相比于Epcglobal ONS系統(tǒng)具有更好的負載均衡性能。本文在請求傳播模式基礎(chǔ)上，采用非結(jié)構(gòu)化P2P進行物聯(lián)網(wǎng)的信息發(fā)現(xiàn)。

3 3種分布式P2P拓撲結(jié)構(gòu)分析

表1 分布式P2P網(wǎng)絡(luò)拓撲性能綜合比較

從表1可以看出，全分布式結(jié)構(gòu)化拓撲結(jié)構(gòu)的整體性能最好，采用此拓撲結(jié)構(gòu)，物品信息發(fā)現(xiàn)機制能夠很好地滿足網(wǎng)絡(luò)可擴展性、容錯性以及查詢的效率、查全率等要求；但是由于 DHT 算法本身的限制，其不支持復(fù)雜查詢，因此無法滿足物聯(lián)網(wǎng)中對于物品內(nèi)容的復(fù)雜查詢。而半分布式拓撲結(jié)構(gòu)的優(yōu)點是性能、可擴展性較好，較容易管理；但對超級節(jié)點的依賴性大，易于受到攻擊，容錯性也受到影響。而全分布式非結(jié)構(gòu)化拓撲結(jié)構(gòu)由于采用了隨機圖的組織方式，結(jié)點度數(shù)服從冪律(Power-law)規(guī)律，從而能夠較快發(fā)現(xiàn)目的結(jié)點，面對網(wǎng)絡(luò)的動態(tài)變化體現(xiàn)了較好的容錯能力，因此具有較好的可用性；支持復(fù)雜查詢，如帶有規(guī)則表達式的多關(guān)鍵詞查詢、模糊查詢等。目前對此類結(jié)構(gòu)的研究主要集中于改進發(fā)現(xiàn)算法和復(fù)制策略以提高發(fā)現(xiàn)的準確率和性能。根據(jù)物聯(lián)網(wǎng)的特殊性，物品的信息發(fā)現(xiàn)機制需要具有各節(jié)點高度獨立的自治性；網(wǎng)絡(luò)具有良好的可擴展性和容錯性；查詢的效率和查全率高；支持內(nèi)容、語義等復(fù)雜查詢的特點。綜合以上分析，本文采用非結(jié)構(gòu)化拓撲結(jié)構(gòu)來組織節(jié)點，但由于沒有確定拓撲結(jié)構(gòu)的支持，非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)無法保證資源發(fā)現(xiàn)的效率，即使需要查找的目的結(jié)點存在發(fā)現(xiàn)也有可能失敗，因此發(fā)現(xiàn)的準確性和可擴展性是非結(jié)構(gòu)化網(wǎng)絡(luò)面臨的兩個重要問題，需要采用優(yōu)化的改進算法來發(fā)現(xiàn)資源。

4 基于非結(jié)構(gòu)化P2P的醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)物品信息發(fā)現(xiàn)機制

4.1 非結(jié)構(gòu)化P2P的拓撲構(gòu)建選擇

傳統(tǒng)的P2P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)均沒有考慮語義和節(jié)點能力，因此其節(jié)點在網(wǎng)絡(luò)中的位置存在巨大的隨意性，忽視節(jié)點資源和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的對應(yīng)，使得其網(wǎng)絡(luò)對于資源的搜索查詢具有較大的盲目性，搜索的開銷巨大，且效率較低。目前研究熱點之一是引入節(jié)點興趣[4]，將興趣相似節(jié)點聚集在一起，以提高資源搜索的成功率；同時，在資源搜索過程中，搜索查詢消息只需要訪問網(wǎng)絡(luò)中少量節(jié)點，產(chǎn)生較高的搜索成功率和較低的資源搜索查詢開銷。周曉波等[5]采用了一種基于層次化興趣表達的拓撲生成模型，通過興趣的定義及維護從統(tǒng)計上在資源和網(wǎng)絡(luò)拓撲之間建立了聯(lián)系。在物聯(lián)網(wǎng)的應(yīng)用中，尤其是物品流通領(lǐng)域，通常所關(guān)心的商品是按照人群來進行劃分的，如孕婦經(jīng)常關(guān)心孕婦服裝、待產(chǎn)包等，且其所感興趣的商品通常存儲在相對固定的位置?；诖耍x取具有興趣相似的節(jié)點來組織網(wǎng)絡(luò)拓撲。這其中需要解決兩個關(guān)鍵問題，其一是興趣的表示問題。目前常用節(jié)點興趣的描述方法主要有主題分類、向量空間模型(Vector Space Model,VSM)和資源描述框架(Resource Description Framework,RDF)[1]。黃宇等[2]采用興趣樹來表示資源，本文采用基于向量空間模型的方法進行興趣樹的組織，對興趣樹進行廣度優(yōu)先遍歷得到資源所處的社區(qū)和興趣的編號。另一個是社區(qū)維護問題，其過程描述為：當一個節(jié)點通過一個啟動(Bootstrap)節(jié)點加入到網(wǎng)絡(luò)中，將繼承Bootstrap的鄰居表，且被加入到Bootstrap的鄰居表中。隨后，將不斷地發(fā)起查詢，對于那些成功的查詢，把對應(yīng)節(jié)點作為自己的鄰居候選，然后對鄰居表及候選表進行排序，刪除那些與自己的社區(qū)編號距離太遠的節(jié)點。如此不斷反復(fù)，節(jié)點將逐漸地從初始的社區(qū)跨越到其社區(qū)編號所標志的社區(qū)中去。

4.2 非結(jié)構(gòu)化P2P搜索算法的選取

采用非結(jié)構(gòu)化P2P拓撲結(jié)構(gòu)來進行資源發(fā)現(xiàn)，其中一個關(guān)鍵問題是采用何種搜索算法。非結(jié)構(gòu)化的搜索策略可分為盲目搜索和信息搜索兩大類。盲目搜索通過洪泛方式來搜索想要的資源，雖然查詢效果較好，但需要耗費較多；信息搜索存儲了資源已有的知識，所以能夠比較快地找到資源。錢寧等[6]將其更細致地劃分為基于本地索引的方法、基于層次的方法和基于聚集的方法，表2歸納總結(jié)了各個方法的優(yōu)缺點。

表2 非結(jié)構(gòu)化P2P搜索算法分析

鑒于拓撲結(jié)構(gòu)的構(gòu)建選擇了基于節(jié)點興趣，即將資源和網(wǎng)絡(luò)的拓撲結(jié)構(gòu)建立了聯(lián)系，采用簇的方式為聚集節(jié)點；同時為了符合物聯(lián)網(wǎng)的自身特點，綜合以上，采用基于聚集方法中的基于興趣的方法進行搜索。其次，為了使節(jié)點具有高度獨立的自治特性，采用具有自適應(yīng)能力的基于簇搜索算法，即SAICA算法。

4.3 SAICA算法具體工作過程

對于一個給定的查詢，根據(jù)“六尺度”原則可知它的結(jié)果集很大程度上就在對應(yīng)的簇集，而不是散落在整個系統(tǒng)，這樣資源搜索問題就轉(zhuǎn)化成如何快速定位對應(yīng)簇集的問題。下面給出搜索的基本過程：(1)確定資源所在的簇集。當一個節(jié)點發(fā)起查詢時，如果該節(jié)點是服務(wù)節(jié)點，跳(2) ；否則，節(jié)點首先計算查詢項q與該節(jié)點維護的資源r的相似度Similumar(q,r)，計算結(jié)果和預(yù)先設(shè)定的閾值(Threshold)進行比較，如果計算結(jié)果大于或等于設(shè)定的閾值，則認為成功找到了匹配的資源，將與查詢項q相似度大于等于閾值的資源作為查詢結(jié)果返回，同時該節(jié)點將查詢消息發(fā)送給資源連接的服務(wù)節(jié)點；如果查詢項與該節(jié)點維護的資源的相似度小于設(shè)定的閾值，查詢消息則傳遞給需求連接對應(yīng)的服務(wù)節(jié)點。(2)確定查詢內(nèi)容所在的具體位置。當查詢消息到達后，接收到查詢消息的服務(wù)節(jié)點先查看查詢內(nèi)容是否在本機上，然后根據(jù)它維護的資源索引確定內(nèi)容是否在簇集內(nèi)的葉節(jié)點上，同時將查詢按照一定策略發(fā)送給其鄰居服務(wù)節(jié)點。

4.4 算法評價

直觀上看，SAICA算法利用判斷查詢和當前節(jié)點所含資源的相似度決定查詢的轉(zhuǎn)發(fā)路徑。如果當前節(jié)點所含的資源和查詢的相似度小于設(shè)定的閾值，那么該節(jié)點所屬簇集內(nèi)的節(jié)點擁有和查詢相關(guān)資源的可能性也較小——因為根據(jù)節(jié)點面向興趣轉(zhuǎn)移的拓撲連接調(diào)整，同一簇集內(nèi)維護相似資源的節(jié)點。因此，借助歷史反饋信息，將查詢路由給需求連接的服務(wù)節(jié)點。反之，查詢可能已經(jīng)被發(fā)送到一個由一組查詢主題相關(guān)的資源所在節(jié)點構(gòu)成的社區(qū)中，當前簇集內(nèi)包含與查詢相關(guān)的大部分資源對象。因此根據(jù)SAICA算法的策略，對于給定的查詢，目標社區(qū)的定位基本上可以在一個跳數(shù)內(nèi)完成，有效控制了消息數(shù)量和搜索路徑長度，從而提升了系統(tǒng)的整體搜索性能。

5 結(jié)語

本文通過分析提出了基于興趣的層次化拓撲構(gòu)建方法和基于興趣簇的具有自適應(yīng)能力的搜索算法，解決了醫(yī)療物聯(lián)網(wǎng)中資源發(fā)現(xiàn)服務(wù)存在的弊端。下一步的工作是對其進行模擬實驗，分析其同ONS的查詢效率問題，以及不在興趣范圍內(nèi)的節(jié)點的解決方案。

1 孔寧.物聯(lián)網(wǎng)資源尋址關(guān)鍵技術(shù)研究[D].北京：中國科學院計算機網(wǎng)絡(luò)信息中心,2008.

2 黃宇,金蓓弘.非結(jié)構(gòu)化P2P系統(tǒng)Overlay優(yōu)化技術(shù)綜述[J].小型微型計算機系統(tǒng),2008,29(2):238-243.

3 李占波，張哲. 基于DHT-P2P新型的ONS解析機制[J].計算機工程與應(yīng)用,2013，49(3):91-94.

4 蘇森.無結(jié)構(gòu)P2P網(wǎng)絡(luò)中基于語義和節(jié)點存儲能力的搜索關(guān)鍵技術(shù)研究.[D].北京：北京郵電大學,2011.

5 周曉波,周健,盧漢成,等.一種基于層次化興趣的非結(jié)構(gòu)化p2p拓撲形成模型[J].軟件學報,2007,18(12):3131-3138.

6 錢寧,吳國新. 無結(jié)構(gòu)化P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索機制研究綜述[J].計算機科學,2010，37(4):10-11.

Information Discovery for Medical Internet of Things Based on Unstructured P2P

XINGDan，YAOJun-ming,

CollegeofMedicalInformationEngineering,JiningMedicalUniversity,Rizhao276826，China

The paper introduces researches related to the discovery mechanism of things and information for the Internet of Things based on P2P, analyzes and compares three kinds of distributed P2P topological structures, and proposes information discovery for the Internet of Things based on unstructured P2P. This means to use interest-based selection of hierarchical topological construction and the self-adaptable search algorithm based on interest clusters and analyze this algorithm.

Unstructured P2P;Medical Internet of Things; Discovery service; Interest

2015-05-06

邢丹，講師，發(fā)表論文7篇；姚俊明，講師，碩士，發(fā)表論文6篇。

濟寧醫(yī)學院青年基金項目“基于P2P的物聯(lián)網(wǎng)資源發(fā)現(xiàn)機制的研究”；山東省自然科學基金項目(項目編號：ZR2011HL002)；濟寧醫(yī)學院校級科研計劃項目(項目編號：JY2013KJ036)。

R-056

A 〔DOI〕10.3969/j.issn.1673-6036.2015.10.012