Dynamic file-selection policies for bundling in BitTorrent-like systems
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
BitTorrent-like swarming technologies are very effective for popular content, but less so for the `long tail' of files with disparate popularities, which do not have sufficiently many peers to enable efficient collaboration. Performance degradations are especially pronounced in swarms with reduced file availability. Static bundling groups files into a single data content. It requires no modification to the BitTorrent client, and has been shown to improve availability of unpopular files in BitTorrent swarms. However, as peers are forced to download undesired file pieces, download times increase, especially for peers downloading popular files. We propose to use Stochastic Games and Markov Decision Process (MDP) to model and analyze optimal peer strategies, in a selfish and a cooperative setting respectively, for a BitTorrent-like system with multiple files. Each peer wishes to download a subset of the files, and we allow peers to dynamically decide whether to collaborate with peers targeting a different set of files or not, given the current system state. The Stochastic Game and MPD models take into account both piece availability and average download times, and allow us to study if and when downloading unwanted content can be beneficial. We use dynamic programming to solve the two models, contrast the level of collaboration observed in the selfish and the cooperative settings, and propose an enhanced piece selection mechanism for BitTorrent-like systems with dynamic download decision making. We demonstrate the effectiveness of dynamic file piece selection through both simulations and experiments using a modified BitTorrent client.
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 | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| 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 découle