Exploring large-scale peer-to-peer live streaming topologies
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
Real-world live peer-to-peer (P2P) streaming applications have been successfully deployed in the Internet, delivering live multimedia content to millions of users at any given time. With relative simplicity in design with respect to peer selection and topology construction protocols and without much algorithmic sophistication, current-generation live P2P streaming applications are able to provide users with adequately satisfying viewing experiences. That said, little existing research has provided sufficient insights on the time-varying internal characteristics of peer-to-peer topologies in live streaming. This article presents Magellan , our collaborative work with UUSee Inc., Beijing, China, for exploring and charting graph theoretical properties of practical P2P streaming topologies, gaining important insights in their topological dynamics over a long period of time. With more than 120 GB worth of traces starting September 2006 from a commercially deployed P2P live streaming system that represents UUSee's core product, we have completed a thorough and in-depth investigation of the topological properties in large-scale live P2P streaming, as well as their evolutionary behavior over time, for example, at different times of the day and in flash crowd scenarios. We seek to explore real-world P2P streaming topologies with respect to their graph theoretical metrics, such as the degree, clustering coefficient, and reciprocity. In addition, we compare our findings with results from existing studies on topological properties of P2P file sharing applications, and present new and unique observations specific to streaming. We have observed that live P2P streaming sessions demonstrate excellent scalability, a high level of reciprocity, a clustering phenomenon in each ISP, and a degree distribution that does not follow the power-law distribution.
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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