近年来,网络技术飞速发展,网络日益成为我们日常生活中不可或缺的重要部分。网络中的海量资源随着网络规模的快速扩大而呈现出指数级的增长,因此,高效的资源搜索成为了一个亟待解决的问题。资源搜索问题是对等网络(Peer-to-Peer,简称P2P网络)的核心问题之一,也是P2P网络研究的热点。由于P2P网络中资源种类繁多,数量巨大,传统的资源搜索方式不但搜索效率低下,同时搜索的开销巨大,这已经成为限制P2P网络发展的重要因素之一。合理的网络拓扑,可以有效降低搜索的开销,提高搜索的效率,同时,高效的搜索策略,能够进一步提高搜索效率,降低开销。通过分析传统拓扑构建方法、搜索策略以及热点资源的自适应复制方法的不足,基于对当前资源搜索定位的研究现状和趋势的分析,本文对P2P网络中拓扑构建、搜索策略以及热点资源的自适应复制等影响资源搜索性能的重要问题进行了深入的研究,提出了相关的解决方法。取得如下成果：1.提出了基于语义和节点存储能力的P2P网络拓扑构建方法。P2P网络拓扑结构是实现资源高效搜索定位的基本保证。之前的研究忽视了节点间相互的语义关联和节点存储能力对网络拓扑构建的影响,导致所构建出来的网络拓扑的资源的搜索效率仍然处于较低水平。本文提出了一种基于节点储存能力的节点间语义相关性计算方法,该方法综合考虑节点储存能力以及节点间语义的关键词,达到了更为优化的P2P拓扑构建。实验表明,本算法使得P2P网络的拓扑构建更加合理,在资源搜索时,具有更高的搜索效率和更低的搜索开销。2.提出了基于语义和节点存储能力拓扑的K层迭代优先选择资源搜索方法。P2P网络的搜索策略是保障资源高效搜索定位的另一个重要因素。以往的研究或者没有考虑节点间的语义相关性,或者就是简单地按概率随机走的方式来进行资源的搜索。本文在网络拓扑构建考虑节点间语义和节点存储能力的情况下,提出了一种三阶段搜索策略,可以对资源进行高效搜索,并且开销较低。首先,基于语义相关性寻找相关语义组；然后,按最相关原则进行一跳搜索；最后,对剩余语义邻居进行语义相关性的优先搜索。实验表明,本搜索算法在重点考虑语义相关的情况下,使资源搜索效率得到了进一步提高,同时搜索开销得到进一步降低。3.提出了基于语义动态社区的自适应资源预测复制方法。热点资源复制是提高搜索效率、降低搜索开销的又一个重要因素。以往的研究对于已有的访问热点消除策略没有考虑利用预测函数以及节点间的语义相关性,忽视了节点间的联系,因此,不能有效地把副本放在需求量较大的区域中,副本的放置存在极大的盲目性,以至于造成大量的搜索开销和较低的搜索效率。本文通过引入节点的语义特性,并且引入预测函数,能够预先有效地进行预测,对于即将产生的热点资源进行提前复制,同时,把副本放置到更合适的位置。实验表明,该方法在副本命中率、搜索开销以及文件复制开销等指标上有较大改进,即可以利用较低的复制开销达到较高的资源查询效率和较低的查询开销。