Just-in-time information sharing architectures in multiagent systems
Notice bibliographique
Résumé
ACORN (Agent-based Community Oriented Routing Network) is a distributed multi-agent architecture for the search, distribution and management of information across networks. ACORN utilises the concept of 'information as agent' together with an application of Stanley Milgram's Small World Problem (the idea of the Six Degrees of Separation) in order to route individual items of information around a network of people and agents. This paper describes additions made to the ACORN architecture and the implementation. A directory server that facilitates real-time communication between a client and corresponding agent is implemented. This server allows for instant feedback and modification to the agent by the client. The concept of an anonymous service provider is introduced to allow clients to generate anonymous agents that cannot be traced back to the original creator of the agent. This service is vital for maintaining some privacy aspects of the user. ACORN consists of a set of information-sharing locations referred to as Cafés. A dynamic café clustering method is developed. Using the proposed clustering method, cafés are dynamically created / destroyed to most accurately reflect the collective interests of the given members of said café. The performance evaluation of the proposed structure for the café using a testbed of multiple virtual users shows that the addition of multi-café component to ACORN's architecture improves its information sharing efficiency and leads to significant reduction in unnecessary mingling. Lastly, the concept of a fat and thin agent is introduced. A fat/thin agent architecture allows for minimizing network traffic as agents traverse the network in search of or distribution of knowledge.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,001 |
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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».