Locating information with uncertainty in fully interconnected networks: The case of nondistributed memory
Notice bibliographique
Résumé
Abstract We consider the problem of searching for a piece of information in a fully interconnected computer network (also called a complete network orclique) by exploiting advice about its location from the network nodes. Each node contains a database that “knows” what kind of documents or information are stored in other nodes (e.g., a node could be a Web server that answers queries about documents stored on the Web). The databases in each node, when queried, provide a pointer that leads to the node that contains the information. However, this information is up‐to‐date (or correct) with some bounded probability. While, in principle, one may always locate the information by simply visiting the network nodes in some prescribed ordering, this requires a time complexity in the order of the number of nodes of the network. In this paper, we provide algorithms for locating an information node in the complete communication network, which take advantage ofadvicegiven from network nodes. The nodes may either give correct advice, by pointing directly to the information node, or give wrong advice, by pointing elsewhere. On the lower‐bounds' side, we show that no fixed‐memory (i.e., with memory independent of the network size) deterministic algorithm may locate the information node in a constant (independent of the network size) expected number of steps. Moreover, ifp= ω(1/n) is the probability that a node of ann‐node clique gives correct advice, we show that no algorithm may locate the information node in an expected number of steps less than 1/p−o(1). To study how the expected number of steps is affected by the amount of memory allowed to the algorithms, we give a memoryless randomized algorithm with expected number of steps 4/p+o(1/p) +o(1) and a 1‐bit randomized algorithm requiring on the average at most 2/p+o(1) steps. In addition, in the memoryless case, we also prove a 4/plower bound for the expected number of steps in the case where the nodes giving faulty advice may decide on the content of this advice in any possible way and not merely at random (adversarialfault model). Finally, for the case where faulty nodes behave randomly, we give an optimal, unlimited memory deterministic algorithm with expected number of steps bounded from above by 1/p+o(1/p) + 1. © 2003 Wiley Periodicals, Inc.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,025 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,002 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».