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Enregistrement W2035386114 · doi:10.1109/wcnc.2012.6214288

Impact of mobility on trust decay rate

2012· article· en· W2035386114 sur OpenAlexafffund
Dang Quan Nguyen, Thomas Kunz, Louise Lamont

Notice bibliographique

Revuenon disponible
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueMobile Ad Hoc Networks
Établissements canadiensCarleton UniversityCommunications Research Centre Canada
Organismes subventionnairesDefence Research and Development Canada
Mots-clésExponential decayExponential growthComputationComputer scienceRandom walkStatistical physicsExponential functionRange (aeronautics)Transmission rateValue (mathematics)Mobility modelSocial trustTransmission (telecommunications)Topology (electrical circuits)PhysicsComputer networkMathematicsAlgorithmStatisticsTelecommunicationsMathematical analysisMaterials scienceLawQuantum mechanics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

In trust-based models for MANETs, it is often assumed that the trust value between two nodes decays proportional to the time these nodes are out of transmission range of each other. We present in this paper an analysis of the trust decay rate for some general networking and trust computation models. Our analysis allows for the consideration of the subjective trust values assigned by present and past neighbours within a given history timeframe. The mobility models being studied in this paper include random way point (RWP) and random walk (RW). This analysis exhibits the impact of mobility on the trust decay rate. Simulations are used to confirm the accuracy of analytical results and shed light on some interesting facts such as the slow decay of globally computed trust values, even if fast subjective trust decay functions (linear and exponential) are employed, or the weak impact of the network density on the trust decay 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.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,503
Score d'incertitude au seuil0,303

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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 Opus0,019
Tête enseignante GPT0,286
Écart entre enseignants0,267 · 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 tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
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

Citations2
Publié2012
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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