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Enregistrement W2115822357 · doi:10.1109/cjece.2013.6704694

The DBF-based semantic service discovery for mobile ad hoc networks

2013· article· en· W2115822357 sur OpenAlexvenueno aff
R. Deepa, S. Swamynathan

Notice bibliographique

RevueCanadian Journal of Electrical and Computer Engineering · 2013
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésService discoveryComputer scienceScalabilityBloom filterService (business)Overhead (engineering)Computer networkBusiness process discoveryMobile ad hoc networkWireless ad hoc networkVehicular ad hoc networkWeb serviceDistributed computingWorld Wide WebDatabaseBusiness processNetwork packetTelecommunicationsWirelessEngineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Service discovery is a significant area of research in mobile ad hoc networks, where mobile nodes are allowed to exchange services and utilize each other's services. Furthermore, in ad hoc environments, the service discovery process is enhanced by making use of semantic descriptions of services. Semantic-based user requests are used to carry out discovery process to satisfy the requester's service requirements. In this paper, we exploit the OWL-DL to describe services and the dynamic bloom filter (DBF) to improve the discovery process. The integration of the DBF and distributed service directories, and the utilization of the hybrid service matchmaking approach provide an adaptive, flexible and efficient discovery of services. Simulations were carried out to evaluate a DBF-based service discovery model in terms of the service discovery overhead, the Dynamic Bloom filter's efficiency, the network scalability, the service discovery success ratio and the average response time.

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)0,000
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: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,976
Score d'incertitude au seuil0,558

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
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 savante0,0010,000
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 Opus0,005
Tête enseignante GPT0,167
Écart entre enseignants0,161 · 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'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

Citations3
Publié2013
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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