Exploring the accuracy of capturing snapshots in large‐scale P2P IPTV systems
Notice bibliographique
Résumé
Summary With the growing maturity of peer‐to‐peer (P2P) technology, Internet protocol television (IPTV) applications based on that gained great success commercially and have attracted more and more attentions from both industry and academia. Currently, the active measurement method based on crawler technology is the most popular and effective one to study P2P IPTV systems. Existing measurement results revealed that accuracy of captured overlay snapshots depends on the crawling speed of crawler system. In order to capture more accurate overlay snapshots of P2P IPTV system, we developed a very fast and efficient distributed crawler system using the distributed architecture and peer degree‐rank mechanism. In this paper, we first introduce the architectures of PPTV channel‐list resource distribution and the whole system, which is the most popular and largest instance of P2P IPTV applications nowadays. Subsequently, this paper evaluates the crawling results of two dedicated crawlers capturing from peer‐list servers and ordinary peers, respectively. Finally, we propose a fast and accurate dedicated crawler system based on distributed architecture and peer degree rank for PPTV. The experiment results show that the performance of our distributed crawler system is much better than other existing crawler systems. Specifically, our distributed crawler can track a very popular channel with about 7200 online users in 30 s. It is also reasonable to believe that our distributed crawler system can capture complete overlay snapshots. To the best of our knowledge, our study work is the first to explore capturing accurate overlay snapshots of large‐scale P2P IPTV applications. Our crawler system can provide a good solution for capturing more accurate overlay snapshots of PPTV system and can also be used to help researchers to design crawler systems for other P2P IPTV systems. Copyright © 2015 John Wiley & Sons, Ltd.
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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 | 0,003 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,006 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 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 ».