随着互联网的迅猛发展，传统的客户端服务器模式下的网络系统已经无法满足很多网络服务的需要了。于是P2P网络模式应运而生。在P2P网络半分布式结构的研究中，有的学者提出了兴趣分组的策略。这一思想指出，网络中用户往往会对一些特定主题的内容产生远高于其他内容的兴趣。如果把这些拥有共同兴趣的节点放到同一分组中，那么分组中任何节点都可以在自己所在分组内定位资源，对于数据的查找效率理论上可以达到最高。兴趣分组策略可以很好是应用于“完全专注于某一兴趣”的用户，但是对于当今的互联网时代，用户的兴趣非常广泛。对于这样的用户，兴趣分组的效率会急速的下降。主要表现为，资源查找效率降低和节点迁移率提高，从而大大增加了网络中的负载。本文在传统兴趣分组的基础上，提出了一种多兴趣分组的策略。在这种策略下，每个节点都会有独立的兴趣分布，从而将节点和分组的兴趣属性从一维扩展到多维。同时这些属性会随时进行动态的修正，从而更加贴切用户的需求。在多兴趣分组的策略下，兴趣类似的节点会被网罗在同一分组中。在确保分组内资源查找效率的同时，尽量降低节点的跨组迁移率，从而将节点的洪泛信息尽量控制在较小的作用域内，降低全网络的负载。由于引入了新的属性和机制，该网络系统模型在拓扑结构和组织架构上都有明显的变化，更加有效的组织网络中的节点，实现更细致的负载均衡。多兴趣分组的策略大大提高了基于兴趣分组的P2P网络的性能，降低了带宽成本，值得进一步的研究分析。