MétaCan
Menu
Retour à la cohorte
Enregistrement W2008734256 · doi:10.1109/wowmom.2010.5534905

P2P overlay topology control in MANETs

2010· article· en· W2008734256 sur OpenAlexaff
Afzal Mawji, Hossam S. Hassanein

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePeer-to-Peer Network Technologies
Établissements canadiensQueen's University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésComputer networkComputer scienceNetwork topologyOverlayTopology controlDistributed computingMobile ad hoc networkLogical topologyOverlay networkTopology (electrical circuits)The InternetFile sharingWirelessPeer-to-peerWireless networkTelecommunicationsNetwork packetWorld Wide WebKey distribution in wireless sensor networksEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

P2P applications are enormously popular on the Internet and their uses vary from file sharing to Voice-over-IP to gaming and more. Increasingly, users are moving toward wireless networked devices and wish to continue using P2P applications in these new environments. MANETs are expected to grow in use as wireless mesh and 4G networks increase in popularity. P2P and MANETs share some similarities, such as self-organization, dynamism, and resilience to failure, but it is necessary that P2P algorithms should take advantage of the realities of MANETs. In P2P networks, the overlay peers must form a topology of connections between themselves and this topology should reflect the underlying network in order to reduce delay and energy consumption. We study the results of a game-theoretic topology control algorithm which considers energy and distance between nodes in a P2P network running atop a MANET. We find that the minimum cost topologies are very highly connected and thus resilient, but in most cases the topologies do not stabilize even without peer mobility or churn.

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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,008
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,010

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,008
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,002
Communication savante0,0010,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,229
Écart entre enseignants0,224 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2010
Routes d'admission1
Résumé présentoui

Explorer davantage

Même sujetPeer-to-Peer Network TechnologiesTravaux en français237 207