Uncover the peer distribution in BitTorrent
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Peer-to-peer traffic constitutes more than 60% of today's Internet traffic, resulting in high bandwidth cost for ISPs. Recent efforts have been made to modify BitTorrent clients to reduce inter-ISP traffic. Although the results have been encouraging, recent research also reveals that global adaptation of such an approach may harm the download time as there is no clear evidence of persistent clustering in all ISPs. To this end, many large scale measurements on BitTorrent topology have been conducted by analyzing different snapshots of the BitTorrent network. However, the analysis overlooked the download time, the actual contributions of peers, and the distribution of peers throughout the file download period since the snapshots were obtained by querying the tracker for IP addresses of peers at a certain time. In this paper, we seek to understand to what extent the distribution of peers in BitTorrent relates to their contributions in data swarming and transmission rates by studying real BitTorrent download traces. In order to present an unbiased view, we collected the traces from over 100 different files, including books (in different languages), music (in different languages), movies, and software (for different operating systems). The file size ranges from 4 MB to 4 GB. We also compared traces from a regular BitTorrent client with an ISP-friendly BitTorrent client to examine the actual impact of an ISP-friendly algorithm on download time and peer contributions. Our major findings include that distance has no effect on the download rate in general, seeds or lechers cannot always be found within the same ISP, and a torrent can only benefit from an ISP-friendly approach in certain situations. Suggestions are given on how BitTorrent clients can be more ISP-friendly without sacrificing download rate.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,011 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,002 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle