随着科学技术的进步和互联网的飞速发展，对等计算网络(peer-to-peer，P2P)已经成为Internet中最重要的应用系统之一。它打破了传统的C/S模式，具有自组织、容错能力强、可扩展性好等优点。然而，P2P网络的资源具有极大的分散性，资源分布在许多节点上；P2P网络中的节点可以自由地加入或退出，使P2P网络的资源处于不断的动态变化之中。这些都增加了P2P搜索技术的难度，因此，有必要对P2P搜索技术进行研究，以便于更快速、更准确、更全面地进行资源发现。　　 本文首先介绍了P2P网络的定义和特点；分析了当前几种主流的P2P网络结构的特点及存在的问题。随后研究了集中式P2P网络、非结构化分布式P2P网络、结构化分布式P2P网络、混合式P2P网络结构各自采用的搜索算法的优缺点。　　 本文重点研究了P2P的分布式搜索算法，结合小世界的相关理论，给出了P2P网络中的小世界模型；在此模型的基础上，针对非结构化P2P网络搜索技术中的Random Walk算法的缺点，结合信任机制，改进了Random Walk算法，提出了一种基于小世界模型和信任的P2P资源发现机制。在P2P网络中引入小世界模型能有效地提高资源发现和查找的效率和速度；在资源发现算法中根据信任值优先权确定下一跳节点，能保证系统的安全性，抑制恶意节点的破坏行为。改进的资源发现算法有效地克服了Random Walk算法的不稳定性，查询的成功率并不取决于网络的拓扑结构和随机性的选择，而是取决于资源的存在性，只要该资源存在，就有把握能查找成功，体现出了明显的优势。