On my way to dubious life
今天在改论文的时候，仔细想了想论文里的原型系统实现，觉得论
文里没有写清楚具体如何将科研社会网络实用化，因此我自己又想
了想，决定自己改一改。
我首先用FreeMind画了个图，在这里ssn.rar可以下载到，大致是这样的。
科研社会网络的实用化或者说比较简单的部署和实现方案是这样的：
这是实现方案上的。还有待进一步细化，我个人在开发网站方面的能力并不是很强，希望可以有人合作。
另外，关于市场方面，就是这个网站和客户端工具有没有用户，我想是有很多的用户的，这个东西主要面向科研人员这个群体，详细的内容请见我的硕士论文（初始版本,后面再贴）。
作 者: xee
时 间: 2008-02-23,22:13
链 接: http://bbs.pediy.com/showthread.php?t=60110
【文章标题】: 迅雷协议分析
【文章作者】: vessial
【邮件地址】: vessial@hotmail.com
【作者主页】: http://blog.csdn.net/xee
【生产日期】: 20071122
【软件名称】: Thunder 5.7.4.404
【使用工具】: OD+Wireshark
【作者声明】: 本文仅供研究学习，本人对因这篇文章而导致的一切后果，不承担任何法律责任。本文中的不足之处请各位多多指教,欢迎转载,但转载请保留文章的完整性.
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分析背景: 本文基于迅雷版式本5.7.4.404
分析目的: 通过分析研究得出迅雷客户端与服务器通信,获取下载资源的链接地址,以及它们通信的加
密方式,以及附带的源码,欢迎大家讨论.
涉及算法: MD5, 128 bit AES
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大家都知道迅雷下载为什么这么快,因为它是通过P2SP下载的,就是可以从多个具有相同下载资源的服务器上进行下载,这样下载速度就会很快了,问题是你要从一个指定的下载链接下载文件,它是怎么知道其它的服务器也有相同的资源了,这就是本文讨论的重点,我就不废话了.
迅雷客户端与服务器通信获取多个下载资源的一个方式就是通过http协议,通过80端口进行加密传输,类似下面
这个就是客户端向服务端58.254.39.10发送资源查询的包
0×0000 50 4F 53 54 20 2F 20 48-54 54 50 2F 31 2E 31 0D POST / HTTP/1.1.
0×0010 0A 48 6F 73 74 3A 20 35-38 2E 32 35 34 2E 33 39 .Host: 58.254.39
0×0020 2E 31 30 3A 38 30 0D 0A-43 6F 6E 74 65 6E 74 2D .10:80..Content-
0×0030 74 79 70 65 3A 20 61 70-70 6C 69 63 61 74 69 6F type: applicatio
0×0040 6E 2F 6F 63 74 65 74 2D-73 74 72 65 61 6D 0D 0A n/octet-stream..
0×0050 43 6F 6E 74 65 6E 74 2D-4C 65 6E 67 74 68 3A 20 Content-Length:
0×0060 33 39 36 0D 0A 43 6F 6E-6E 65 63 74 69 6F 6E 3A 396..Connection:
0×0070 20 4B 65 65 70 2D 41 6C-69 76 65 0D 0A 0D 0A 34 Keep-Alive….4
0×0080 00 00 00 96 00 00 00 80-01 00 00 02 3A A0 8A 5E …?..€….:爦^
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0x0200 2F 2C DE 6E 7B 97 E7 28-8B DA 0D
很明显从上面你看不出你熟悉的东西,通过分析,我发现了一些特征,
发现这些包的特征和结构如下:
0--3字节为命令请求
4--7字节我猜想为包序号:)
8--11字节为加密包体长度
12--最后为了加密的包体
拿上面的包为例
|<--cmd-->| |<--seq-->| |<-length->|
34 00 00 00 96 00 00 00 80-01 00 00接下来的数据就是AES加过密的数据了.
注意上面的数据来自于http的content数据.
既然是通过AES加密了,那密钥是什么了,它是怎么生成的了,不会是DHE吧,那我估计就歇菜了,
功能不负有心人啊,这个AES的密钥是通过包的前8个字节生成的,也就是命令请求字和序列号
和56个填充字组成的64个字节通过MD5计算出来的,刚好是16个字节.
但是这个填充的56个字节和标准的MD5填充的不一样.该填充数据如下:
80 00 00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 40 00 00 00 00 00 00 00
它们组合到一起就是:
34 00 00 00 96 00 00 00 80 00 00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00
00 00 00 00 00 00 00 00 40 00 00 00 00 00 00 00
经过MD5计算得到的HASH值如下:
f5 26 32 d9 0b 36 f0 58 25 53 71 a2 ae 2f 3e d3
这个就是数据包的AES加密解密的密钥.
于是上面的数据包解密出来就是
94 01 05 00 00 00 c1 0b 10 00 00 00 30 30 31 36 ? ? 0016
36 46 35 41 45 45 44 33 30 30 30 30 14 00 00 00 6F5AEED30000
7f 2f 32 dc d5 76 bc 1e 37 ef 83 30 0f 45 80 80 /2苷v?7飪0E€€
6b 83 48 91 2b 00 00 00 68 74 74 70 3a 2f 2f 64 k僅? http://d
6f 77 6e 2e 73 61 6e 64 61 69 2e 6e 65 74 2f 54 own.sandai.net/T
68 75 6e 64 65 72 35 2e 37 2e 34 2e 34 30 34 2e hunder5.7.4.404.
65 78 65 00 00 00 00 00 00 00 00 e0 86 6e 00 00 exe 鄦n
00 00 00 7d 7d 14 00 00 00 00 00 7a 65 13 00 00 }} ze
00 00 00 e9 a3 46 00 00 00 00 00 00 00 00 00 50 椋F P
00 00 00 03 00 00 00 65 78 65 0b 06 01 05 02 00 exe
20 05 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 00 05&nb
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00 00 00 35 2e 37 2e 34 2e 34 30 34 04 00 00 00 5.7.4.404
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34 2e 34 30 34 2e 65 78 65 07 07 07 07 07 07 07 4.404.exe
这就是构造的加密前的包,简单的说一下这个包的结构,你可以看到那个链接地址,
那是我下载这个程序的原始链接地址,我是用迅雷从
http://down.sandai.net/Thunder5.7.4.404.exe下载Thunder5.7.4.404.exe
那看看服务器回复的包有些什么了,
34 00 00 00 0c 00 00 00 f0 07 . n...4.........
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看见了吗,回复包解密后,里面带着的链接地址就是P2SP的多个可供下载的服务器的链接地址.
而且回复里面包含一些文件相关的信息,比如SHA-1 HASH值之类的,大家有兴趣的话,可以自
已分析它的包的结构,我下篇文章分析它的包结构,呵呵:)
注意,上面的发送包和回复包不是关联的,因为我调试的时候没有把它们关取在一起,送了不同的包进行分析的.
好了,客户端与服务器之间的获取多个下载源的加密通信过程就到此结束了,这儿我主要的只介绍
它们通信的加密算法而已,具体其它的协议以后有时间再发.
时间仓促,如有不足之处,还请多多指教.
最后附上加解密的源代码.
#include <stdio.h>
#include <string.h>
#include <openssl/aes.h>
#include "thunder-md5.h"
unsigned char thunder[]={
0×34, 0×00, 0×00, 0×00, 0×96, 0×00, 0×00, 0×00,0×80,0×00,
0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,
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0×00,0×00,0×00,0×00,0×40,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00};
unsigned char thunder_md5_pad[]={
0×80,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,
0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0x
00,0×00,
0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,
0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×40,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00,0×00};
unsigned char thunder_AES_key[16];//thunder MD5 padding data
unsigned char in[]={0×02,0×3A,0xA0,0×8A,0×5E
,0×52,0×22,0xAC,0×5E,0xFA,0xC8,0xF6,0×54,0xE8,0xDC,0×9A,0xBC,0xE6,0×78,0×11,0xD9
,0×59,0xC3,0xE8,0×64,0×8E,0xB8,0×93,0xEA,0xE7,0×43,0×28,0xBA,0×16,0xFF,0xC4,0xA9
,0xDC,0xAB,0×26,0×7C,0×56,0×08,0×47,0xD9,0xA9,0×37,0xF6,0xC1,0×3A,0×7B,0×68,0xC8
,0×11,0×74,0×9D,0×62,0×6D,0×4C,0×6C,0xE7,0xAD,0×08,0×46,0×70,0×31,0xAC,0×97,0×34
,0xAE,0×15,0×18,0×37,0xB3,0×97,0×32,0×91,0×13,0xF8,0xFB,0xAA,0×30,0×75,0×10,0×02
,0×78,0×8E,0xF6,0×38,0×1D,0×43,0×6B,0xB9,0xF4,0xDE,0xC4,0×09,0×23,0×3A,0×27,0×8B
,0xE6,0×2C,0×5D,0×87,0xBF,0×4C,0xBF,0xBF,0×54,0×15,0×4E,0xDB,0×8F,0×77,0×95,0xC0
,0×67,0xEE,0×1E,0xB4,0xB4,0×36,0xF6,0xEF,0xCF,0×96,0×77,0×1A,0xEA,0×9E,0×63,0×11
,0×40,0xFC,0xE1,0×23,0×81,0×90,0×92,0×5E,0xFE,0×23,0×36,0xFB,0×1A,0×23,0×37,0×9A
,0×7D,0×20,0×95,0xCA,0×47,0xC2,0xDA,0xE9,0xE8,0xFE,0×30,0×4C,0xA0,0xFE,0×4F,0×6E
,0xA0,0xA5,0×81,0×45,0xBA,0xAF,0×68,0xEE,0×60,0xA1,0xD5,0×00,0xA8,0xDC,0xCC,0×80
,0×84,0×0C,0×19,0xCF,0×81,0xB9,0×13,0xC0,0×13,0×07,0xE8,0×70,0×05,0×79,0×15,0xF5
,0xD5,0×2B,0×05,0xA1,0xDD,0×34,0xD8,0xD9,0xC3,0xE7,0×05,0×70,0×05,0×79,0×15,0xF5
,0xD5,0×2B,0×05,0xA1,0xDD,0×34,0xD8,0xD9,0xC3,0xE7,0×05,0×70,0×05,0×79,0×15,0xF5
,0xD5,0×2B,0×05,0xA1,0xDD,0×34,0xD8,0xD9,0xC3,0xE7,0×05,0×10,0×3A,0xCC,0×2F,0×13
,0xE1,0xE1,0×8C,0×7B,0xC9,0xC5,0×48,0xB3,0×85,0×73,0×55,0×87,0xEE,0×99,0×14,0×67
,0xB2,0×1B,0×01,0×1B,0×56,0×01,0×2F,0xFB,0×47,0×07,0×88,0xBD,0×4C,0xD2,0×1A,0×08
,0×14,0×42,0xF3,0xF5,0xC2,0×7C,0×26,0×9E,0×24,0×00,0xA4,0xEA,0×5F,0×20,0xFC,0xCA
,0×80,0xF6,0×9B,0xC9,0×28,0×5B,0×55,0×22,0×94,0×33,0×4F,0×3E,0×1B,0xC6,0×31,0×23
,0×82,0xB1,0×97,0×3E,0xC1,0×00,0×2F,0xEF,0xCE,0×06,0×7B,0xAA,0xCD,0xA6,0×61,0xF5
,0xC9,0×59,0×8E,0xDB,0xF6,0×49,0×73,0×9C,0xB9,0×08,0×05,0xC3,0×1E,0xEB,0xA6,0xD3
,0×0F,0xBB,0×86,0xFD,0xFC,0xCC,0×99,0×89,0×61,0xA9,0xB1,0xF9,0×30,0xC7,0×48,0xB1
,0×79,0×6C,0×75,0×26,0×8C,0xF5,0×46,0xF4,0×7F,0×04,0xED,0xD1,0×2B,0×16,0×2D,0×94
,0×2F,0×2C,0xDE,0×6E,0×7B,0×97,0xE7,0×28,0×8B,0xDA,0×0D};//Encrypt data
unsigned char out[4096];
int main(int argc, char *argv[])
{
MD5_CTX c;
AES_KEY aes_key;
int i,j;
MD5Init(&c);
Transform((unsigned long *)c.buf,(unsigned long*)thunder);
strncpy((char*)&thunder_AES_key,(const char*)&c.buf,16);
AES_set_decrypt_key((const unsigned char *)&thunder_AES_key,128,&aes_key);
for ( i=0;i<sizeof(in)/16;i++)
{
AES_decrypt((const unsigned char *)&in[i*16],(unsigned char *)&out[i*16],&aes_key);
}
for ( i=0;i<sizeof(in)/16;i++)
{
for ( j=0;j<16;j++)
{
printf(“%02x “,out[i*16+j]);
}
printf(“ “);
for ( j=0;j<16;j++)
{
printf(“%c”,out[i*16+j]);
}
printf(“\n”);
}
return 0;
}
问题：
用程序控制Windows任务管理器中的CPU占用率，包括以下三种情况：
1、固定在50%
2、固定在某一个值，这个值由用户决定
3、曲线是一条正弦曲线
分析：
首先来观察一下任务管理器，可以得到以下结论：
在任务管理器的一个刷新周期内，CPU忙和空闲时间的比值就是占用率。这样，可以写一个程序，控制CPU忙的时间即可。而让CPU忙可以用循环解决（想想死循环时CPU就100%的情况），而空闲可以用Sleep解决
解法：
1、让CPU在周期内运行busy和idle两个循环，通过控制比例来控制占用率。这里关键是估算50%所需的循环量。这里要注意一个问题，在一秒钟的周期里，不能够一次性运行完循环，然后彻底休息。这样很容易造成锯齿状的忽高忽低现象。以下是问题一的Code：
2、解法一的问题在于估算的难度和不准确。解法二使用GetTickCount函数获取运行时间，然后让循环和空闲运行相等的时间即可。
3、解法二中的做法可以精确调整循环和空闲的比例，因此调整比例就可以做出正弦曲线。
4、解法三在单核CPU上运行良好，在多核CPU上可以使用GetCurrentProcess和SetProcessAffinityMask函数控制进程在制定CPU上运行。
以下是四个解法的Code：
// 解法1
int main()
{
for(;;)
{
for(int i = 0; i < 9600000; i++)
;
Sleep(10);
}
return 0;
}
// 解法2
int main()
{
int busyTime = 10; // 10ms
int idleTime = busyTime; // 50% Usage
long startTime = 0;
while(1)
{
startTime = GetTickCount();
while1;
idleSpan[i] = INTERVAL – busySpan[i];
radian += SPLIT;
}
DWORD startTime = 0;
int j = 0;
while(1)
{
j = j % COUNT;
startTime = GetTickCount();
while2;
24 idleSpan[i] = INTERVAL – busySpan[i];
25 radian += SPLIT;
26 }
27 DWORD startTime = 0;
28 int j = 0;
29 while (true)
30 {
31 j = j % COUNT;
32 startTime = GetTickCount();
33 while ((GetTickCount() – startTime) <= busySpan[j]) ;
34 Sleep(idleSpan[j]);
35 j++;
36 }
37 return 0;
38 }
呵呵，没事的时候钻研一下貌似感觉不错!
解法四
1 #include “Windows.h”
2 #include “stdlib.h”
3 #include “math.h”
4
5 const double SPLIT = 0.01;
6 const int COUNT = 200;
7 const double PI = 3.14159265;
8 const int INTERVAL = 300;
9
10 int _tmain(int argc, _TCHAR* argv[])
11 {
12 SetProcessAffinityMask(
13 GetCurrentProcess(),
14 0×00000001 //cpu mask
15 );
16
17 DWORD busySpan[COUNT]; //array of busy times
18 DWORD idleSpan[COUNT]; //array of idle times
19 int half = INTERVAL / 2;
20 double radian = 0.0;
21 for(int i = 0; i < COUNT; i++)
22 {
23 busySpan[i] = (DWORD)(half + (sin(PI * radian) * half [↩]
看到这个题目，转载一下：
平面上只要多出现一条直线，就能至少多把平面分出一部分，而若此直线与其他直线有n个交点，就再能把平面多分出n个部分，因此若想把平面划分的部分最多，新添入的直线必须与前k条直线交k个点，即第二条直线要与第一条直线交1个点，第三条要与前两条交2个点，……，第1999条与前1998条交1998个点，这样，第二条直线多划分出1+1=2个部分，第三条直线多划分出1+2=3个部分，……，第1999条直线多划分出1+1998=1999个部分。而第一条直线把平面划分出2个部分，因此1999条直线能划分平面的块数为：
2+2+3+4+5+…+1998+1999
=1+(1+2+3+4+5+…+1998+1999)
=1+(1+1999)*1999/2
=1999001
用户兴趣矢量的计算方法
用户模型的定义：
用户模型的定义用户模型不仅仅是对用户兴趣的准确描述，作为以计算机平台为依托的个性化服务系统，可计算性是它对用户模型的基本要求。也就是说，个性化服务系统中的用户模型不是对用户个体的一般性描述，而是一种面向算法的，具有特定数据结构的形式化的用户描述。
用户间的兴趣相似度的定义：
用户兴趣相似度是衡量2个用户兴趣矢量之间近似程度的一个指标。用户兴趣相似度是一个数值，取值范围在[0,1].规定:一个用户与其自身的兴趣相似度为1.
用户模型：
【1】用户兴趣建模方式
是将用户的个人信息划分为一些模板。并通过这些模板帮助系统预见用户的行为的用户建模方法。应用模板可以为具有不同背景知识的用户分类进而为用户提供合适的信息和建议。尽管这种方法对于快速生成系统中的用户模型是一种很有效的技术，但也存在着明显的问题：模板的工作是寻求用户特征与数据库中项目的描述的匹配。如果这样的描述本身有同题的话，就可能导致系统建模的错误。实际上，这种描述往往是设计者人为进行的，难以避免主观性和片面性。因此，为了使模板技术具有更加广泛的实用性，这种描述必须是自动生成的。
机器学习是智能系统不断地积累经验以改善系统性能的过程，主要的学习方法有归纳学习方法和分析学习方法。早期使用机器学习的用户建模方法，主要是用来捕获用户行为所隐含的认知过程和普通用户与专家之间技能的差异；目前的研究重点则是放在了对用户行为本身的模式和偏好上。机器学习是用户模型隐式获取方法中最常用的一种。它的目的在于减少用户的直接干预，并且增强用户模型的话应性。统计相关分析法是用户建模过程中机器学习的主要方法，它将用户的行为和上下文关联起来。以后通过上下文就可以检索到对应的行为，从而起到预测用户行为的作用。机器学习的优点在于不需要用户的干预，适合于对用户模型进行定期的动态更新。其存在的同题主要包括：需要大量的数据集合；需要标定的数据；概念漂移；计算复杂等等。
在用户建模的过程中，常常会有一些不确定的因素。因此就需要一些能在不确定因素下还能够进行推理的方法。概率技术，尤其是贝叶斯网络是解决上述问题的有效方法。贝叶斯网络又称为概率推断网和信度网。是用来表示变量同连接概率的图形模式，是一个有向无环图。它基于如下假设：人们感兴趣的变量值受概率分布的控制。结合观察数据，对退些概率进行推算便可做出最优的决策。以前贝叶斯网络大多用于对静态数据进行处理，近年来将贝叶斯网络用于动态变化的不确定性领域的兴趣正在增加。此方法正在以其独特的不确定性知识表达形式、丰富的概率表达能力、综合先验知识增量学习特性等成为目前用户建模众多方法中最为引人注目的焦点之一。
神经网络是反映人脑结构及功能的一种抽象数学模型，一个神经网络是由大量神经元节点互连而成的复杂网络。用以模拟人类进行知识的表示与存储以及利用知识进行推理的行为。一个基于神经网络的用户建模系统是通过学习获取知识后建立的。从本质上讲，神经网络的学习是一种归纳的学习方式，它通过大量实例的反复学习，由内部自适应过程不断修改各
神经元之间相互的权值，最终使神经网络的权值分布收敛于一个稳定的范围。
是指能够建立一个具有推断有关用户假设的用户模型的建模方法。
是指应用模糊数学的处理方法进行用户建模的方法。
使用不同技术的建模方法比较：在上述用户建模的方法中，基于逻辑的方法、基于贝叶斯网络的方法、基于神经网络的方法和基于模糊集的方法都涉及到用户建模过程中的具体知识表示方法，其中贝叶斯网络的方法最常用。例如微软的Office助手就采用了这种方法(贝叶斯推理算法)来推断用户的意图。基于机器学习的方法和基于模板的方法实际上并不是知识表示方法。而是知识获取和利用的方法，但是它们必须以具体的知识表示为基础。基于模糊集和基于神经网络的方法都是为了表示与处理用户模型中不确定性知识丽引入的方法，但两种方法从概念到技术都不相向。基于模糊集的方法是模仿入脑的逻辑思维，而基于神经网络的方法是模仿入脑的结构来映射输入特征与输出结论的非线性关系。两种方法可以结合起来，各取所长，互相补充。
方法
基于VSM、基于神经网络、基于逻辑、基于贝叶斯、基于模糊集、基于机器学习
：使用VSM（Vector Support Machine）来建立用户模型
1) 在VSM中，用户兴趣模型由兴趣特征及其相应的权重对组成，能够表示每个兴趣特征在用户兴趣模型中的重要程度，而不只是对该特征存在与否的描述。这样有利于在对用户的多种兴趣进行描述时，各种兴趣之间的比较以确定用户当前的真正兴趣。
2) 由于VSM广泛应用于特征表示，在本文实现的原型系统中，也使用了VSM作为文本和领域类别的类向量的表示方法。用VSM 表示用户兴趣模型，有利于文本、领域类别和用户兴趣模型之间的分析与计算。
3) 使用VSM表示用户兴趣模型，可以利用向量间的余弦距离来计算用户兴趣模型的相似度，其运算速度相当快，有利于比较用户间的兴趣相似度 。
4) 对兴趣特征的权重进行调节就可以改变该特征在用户兴趣模型中的重要程度，这样对于分辨长期兴趣和短期兴趣以及它们之间的互相转换是相当方便的。
使用了用户感兴趣的领域类别、用户感兴趣的关键词和信息来源这三个方面作为用户的兴趣特征。
用户兴趣模型I可以表示为： 
IC表示科研用户感兴趣的领域类别的特征向量，ni为用户感兴趣的领域类别的序号，实际对应于第ni个领域类别的类向量Cni；IK表示科研用户感兴趣的关键词的特征向量，Ki为用户感兴趣的关键词；IS表示科研用户经常访问的信息来源的特征向量。
IC从粗粒度描述了用户的兴趣，它表示了用户兴趣的一个范围和方向。
IK从细粒度描述了用户的兴趣，它以关键词或关键词的组合来表达用户对信息的查询或者用户想获取的信息的特征。
1） 目标表示：是指从目标信息（如用户兴趣或文档）中选取一些特征项（如术语等），用这些特征项及其在目标信息中的重要性来代表目标信息。
VSM方法：
（1） 选取一组适合于表示目标信息的术语（T1，……， Tn）
（2） 对于目标信息F，根据术语Ti在F中的重要程度求出权值Wi，i=1，……，n，然后把目标信息F用术语特征矢量（W1，……，Wn）表示出来，Wi表示Ti在F中的权重。我们根据术语在文档中的属性及其文件频度和反频度将文档表示为术语特征矢量。如果术语Ti出现在文档的标题或作者中，那么其权重为1。如果术语出现在文档F的正文中，则根据术语的文件频度和反频度计算其权重，计算公式为：
其中，tf(i)为术语Ti在文档F中出现次数，df(i)是包含术语Ti的文档数，n是全部文档数目，tfmax是文档F中出现最多的术语的出现次数。
2） 用户兴趣建模
（1） 通过用户主动提供自己的兴趣来得到用户的初始兴趣模型
（2） 通过用户对搜索结果的反馈信息来更新用户的兴趣模型
（3） 在用户没有明确参与的情况下，系统通过观察用户行为来更新用户的兴趣模型，并将用户阅读过的信息元数据保存起来。
(1) 分词提取关键字；
(2) 采用词频——逆向文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)术从经过切词、还原或停词处理后的文本中提取表征文本的特征。具体做法是，将每一篇文本文档表示成向量空间中的一个向量，向量的每一维由文档d中的一个单词wi和其权重组成。每个单词的权重值di通过式(1)计算产生:
其中,TF(w;,d)是词频，表示单词wi在文档d中出现的次数; |D|是文档总数量; DF (w;)是文档频率，表示单词wi至少在其中出现一次的文档的数量; log(|D| /D F(w,))是单词wi的逆向文档频率，表示包含单词wi的文档数量越多，wi在区分文档中的作用越小。
经过上述步骤后，文本信息集中的每一篇文档都能够用一个以单词为特征的向量来表示。由于一篇长文档转化成向量后可能导致很高的维数，出于有效性和计算性的双重考虑，通常选用80^-120个具有最高TF- IDF权重的单词作为关键词来表征一篇文档，即表征用户偏好特征。
DS OM 神经网络以成长型单元结构(Growing Cell Structures, GCS)为基础。GCS是一类网络结构可变的自组织映射(Self – Organizing Map, SOM)神经网络。DS OM 方法将用户兴趣建模过程看成是一个增量聚类过程。该过程起始于输出层为一个三角形的网络互连结构，即初始类别数为3。对于用户感兴趣的每一篇文档，网络计算其特征向量与所有输出神经元权向量之间的欧氏距离。如果存在某些距离值小于预先给定的一个距离闭值0，则网络根据基本SOM的竞争规则，将文档归人与其距离最小的神经元(获胜神经元)所代表的类中，同时调整获胜神经元及其直接相邻神经元的权向量，使与该输入相似的模式再次出现时，这些神经元更加容易获胜。
DSOM方法分别通过网络权重调整、增加新神经元和删除旧神经元3种类型的操作，学习并跟踪用户的多种兴趣及兴趣变化。
词频——逆向文档频率(Term Frequency-Inverse Document Frequency, TF-IDF)（见文献Automatic Text Processing 1989）
考虑三个层面：
用户的多兴趣（用户的兴趣是多种多样的，模型通常只能反映出用户的主要兴趣，因此如何选择和决定哪些兴趣是用户的主要兴趣需要考虑）
用户的长期兴趣和短期兴趣
【3】用户兴趣的更新
用户的兴趣和信息需求在一定时间内具有相对的稳定性，但又不是一成不变的。当用户兴趣及信息需求发生改变时，便需要相应的对已有的用户模型进行优化和更新。
最近几天没有好好更新博客，因为一个朋友家里出了点事情，我去了他家一趟，来回耽搁了两天，回来了之后又立即投入了开题报告的撰写工作，虽然最近看了很多文章，但是一直没有将笔记发上来，后面几天回陆续发上来的。
今天似乎是个多事之秋，发生了很多事情，单说我这个同学就有不上事情，开始是先生了个儿子，儿童节生的，算是一件好事，现在又经历了人生中非常大的苦难。因为算是未婚生子，自己又在上学，抚养孩子等等很多问题，所以他的压力很大，默默的祝福这位哥们能顶住，我是很相信生活会慢慢变得美好的，所以只要顶住然后努力，慢慢就都会好的。
而我自己，状态还算不错，在学习，然后还算努力，老婆的状态也还不错，我们彼此也非常思念，总体来说还算是不错的状况。继续努力把！
今天上午在看对等网：结构、应用和设计的时候，出了一个想法，想做一个P2P的网络存储，因为前几天想做集中式的基于web的网络文件共享，就是提供给用户网络存储空间，然后将用户上传的文件共享。但是后来和老婆讨论的时候发现有侵权的问题，所以考虑改一个方向，因此出来了P2P网络存储的想法。
今天晚上在网上找些资料，看到了一个处于内测的alpha版本的P2P网络硬盘，叫做wua.la，发现我的想法和这个东东一摸一样的，看来我还是落后啊。
Wuala, your free online hard-disk
Share files with your friends, privately. Images, videos, music, documents, whatever you like.
All files encrypted. No file size limits. No traffic limits.
Fast downloads. Get as much storage as you like. Free and simple.
Sign up, see screenshots, or read more.
Read also what others say: Techcrunch, GigaOm, Download.com, etc.
现在提供给用户1G的空间，如果想要更多空间的话，需要用户共享一部分本机资源，呵呵。有必要详细研究一下，如果可以的话，我觉得可以引进到国内来，这个模式还算是比较先进的，在这个平台作共享的话就好多了。前一阵考虑的基于web的网络文件共享主要是因为我考虑想找一个东西迅速起步，快速入手比较好。
关于wua.la的介绍，这里还有一些http://www.wappblog.com/50226711/wualaiecaeae_120685.php
Wuala是一种新型的在线文件存储及分享服务，有别于传统的在线存储系统，它是一个分散型的，可以充分利用每台电脑的闲置资源，从而构建出一个大型的、安全且可靠的在线存储系统。它为用户提供了一个桌面客户端，分别支持windows和mac系统。
不管你在哪里，你都可以使用wuala来上传文件，即使你的电脑是离线。或者你可以用它来共享文件，如照片，录像，音乐，文件给朋友或是团体。而在公共区域内，你可以搜索或浏览别人发表的共享文件。Wuala对文件类型及尺寸没有任何限制，不过它提供给每个用户1GB的空间，当然如果你有需求的话还可获得更多。只是，目前该服务还处于Alpha内测阶段，你可到其主页上留下Email，等待注册邀请。
今天还和导师交流了一下，导师叫我研究深入，并且告诉我，只有在深入研究之后才能发现一些潜在的需求，呵呵，加油加油，为了更好的养活老婆。
最近在考虑做一个网络硬盘，主要目标是提供一个平台允许用户上传文件（有价值的），然后将这个文件对外共享，允许大家下载，本来以为在国内的现有法律框架下这样是不侵权的，后来和老婆讨论了一下，这是非常严重的侵权。
因为这个缘故，加上自己本身是研究P2P的，因此就关注了一些P2P的侵权问题（主要是因为老婆是学知识产权法的，要写论文）。
刚才在cnbeta上看到上海首例P2P软件侵权案一审裁决，其中有一段：
一中院审理后认为，数联公司建立的POCO网站为用户提供了一个平台，用于共享资源，该行为本身并不构成侵权。但是，数联公司以“千万好友分享无限量影音资源”、“现在登陆POCO，立即下载海量多媒体资源，完全免费”等等广告语吸引社会公众成为其用户。同时通过软件使得用户可相互提供下载电影链接地址。这种行为实质上教唆、引诱了其他网络用户传播侵权电影作品，侵犯了中凯公司的信息网络传播权，应承担侵权责任。
看起来只有提供平台是合法的，并且不能提供任何误导性的宣传方面的东东，就是不能给人家留下把柄，呵呵。因此我的想法是要换一个了。
再来谈谈P2P侵权，国外的情况似乎是保护的很严厉的，法国都开始采取了一个政策：只要从网上下载盗版音乐或者电影，就把用户的互联网连接断开。呵呵，美国就不用说了。
该怎么考虑呢，似乎应该转向共享那些不侵权的资源，想做一个论文的共享站点，不知道侵不侵权。
Web是服务于全人类的社会信息资源共享系统。但Web1.0、web2.0之后，人们似乎看不明白是否还需要web3.0了，或者说人们不知道需要Web3.0来解决什么问题。下面我给出一个相当浅显的分析。
1、什么是知识？
口渴了，要喝水。
这是人的自然需求。
但是养生学告诉我们，人体补水的最佳时机是在口渴感觉出现以前。等你感觉到口渴的时候，人体已经缺水到了很严重的程度了。确定人体补水的最佳时机，属于养生知识。
社会发展的目标就是满足其成员的各种资源需求，知识就是解决资源与人相结合的时机问题。这个最恰当时机通常是在人的感觉出现以前。
人们也许会反问：难道人还不知道自己需要什么吗？在现实生活中，这样的例子比比皆是：等你感觉到身体的病痛了，往往就已经丧失了最佳的医学治疗时机。因此知识很重要。
2、什么是知识计算？
知识是人类最为宝贵的财富，我们需要知识的共享，我们更需要知识的自动化。所谓知识的自动化，就是知识计算。
用简单的话来说，1）人只有掌握了知识，才能应用知识。（所以知识学习总是必要的。）
2）即使知识被人类研究出来了，但要人人都掌握这些知识，也是很困难的，甚至是不可能的。因为知识的数量呈爆炸式成指数样增长，而人的学习能力仅仅是线性的，人的寿命又是短暂的，所以知识计算就成为了人们的必然追求。
知识计算是解决知识爆炸的必然手段。事实上，当年计算机的发展就是解决计算爆炸的必然手段。2次世界大战中，为了破译德军的通信密码，就遇到了计算爆炸问题。图灵因此获得了资助，最终提出了图灵机系统模型。
在最适当的时机，把最适当的资源，分配给最适当的人群，就是知识系统所要解决的问题。
在最适当的时机，把最适当的计算资源，分配给最适当的人群，就是知识计算系统所要解决的问题。
3、什么是Web3.0问题？
Web资源搜索，如google、百度，就是人们满足自己对Web资源的需求。但事实上由于存在知识局限性，人们并不真正知道自己到底需要什么样的资源。那么在最适当的时机，把最适当的Web资源，“推送”给最适当的Web使用者，就是Web知识共享系统、也即Web3.0所要解决的问题了。
当此时的Web资源都是计算资源时，该系统就是知识计算系统了。此时的Web将从人类社会基础设施，演化成为知识计算系统的社会性基础设施。
博客指出知识以及知识计算的系统理论，并阐述其系统技术实现的。
4、如何实现Web3.0？
现有的基于XML的RSS、OPML + P2P的IM = Web知识共享系统。这个Web知识共享系统，就是人们所设想和追求的Web3.0系统。
聚合是其中的关键概念。所谓聚合，就是具有时空特性的集合。
技术领域
本发明涉及一种万维网（Web）资源管理领域的应用系统，特别涉及一种用P2P技术来实现Web资源聚合共享的系统性方法。
背景技术
随着Web系统的日益普及，搜索技术的重要性越来越明显了。目前基于关键字搜索技术的网站系统，如google和百度的十分盛行，就很好地说明了这一点。但是基于关键字的搜索系统，其搜索广度和搜索深度都有不足，其搜索结果的语义相关性、或者上下文相关性也不够，而且系统还可能引入人为干扰因素。
语义搜索（Semantic Search and Retrieval）就是人们针对这一问题而设想的未来系统，但什么是语义搜索，以及如何建设语义搜索系统等在理论与技术界看来都是悬而未决的问题。本发明就是解决这个问题的一个系统性方法。
RSS技术（Really Simple Syndication、RDF Site Summary或者Rich Site Summary的缩写），是Web资源的聚合技术，是典型的所谓Web2.0技术。可以说RSS是XML的第一个具有广泛社会意义的成功应用。OPML技术（Outline Processor Markup Language的缩写）是RSS的集合描述，主要用于导入导出特定的RSS列表。
P2P技术（Peer-to-Peer的缩写）系统，可以理解为“点（Peer）对点”的意思，或称为对等联网。在P2P系统里面，点是一个地位平等的自由实体，点可以相互发现，点可以自由决定相互组成为邻居关系，邻居间可以通信消息，点自由决定收到消息后的行为。
当前，RSS、OPML技术、以及P2P系统的研究与发展都已经相当成熟了，它们将共同组成为本发明的系统性基础。
发明内容
用P2P网络实现Web语义搜索的知识共享系统方法。
具体实施方式
本发明定义了一个P2P系统。
该P2P系统中的点是一个RSS集合，即OPML描述；邻居间的关系是点自身RSS集合的一个子集合，也是一个OPML描述。
即点由内涵与外延两方面定义：内涵就是点描述自己内容RSS集合的OPML；外延是点把自己内容的一个RSS子集的OPML描述给邻居点。点只有一个内涵，但可以有多个外延。
因此本发明P2P系统的点由3部分定义：
1、描述点自身RSS集合的OPML。
2、描述点输出邻居的OPML集合，一个输出邻居一个OPML描述，多个输出邻居可以多个OPML描述。
3、描述点输入邻居的OPML集合，一个输入邻居一个OPML描述，多个输入邻居可以多个OPML描述。
描述邻居间的消息的OPML在传递过程中保持不变，即组成消息体的OPML描述由输出邻居创建，由输入邻居接受，其内容始终如一。