Cooperation stimulation in peer-to-peer video streaming
Notice bibliographique
Résumé
In the previous chapter, we used colluders in multimedia fingerprinting as an example to study the necessary conditions for colluders to cooperate with one another, and investigated how attackers negotiate with one another and reach an agreement. In this chapter, we consider P2P networks, investigate how users in P2P systems cooperate with one another to form a social network, and study the optimal cooperation strategies. As introduced in Chapter 3, mesh-pull–based P2P video streaming is one of the largest types of multimedia social networks on the Internet and has enjoyed many successful deployments. However, because of the voluntary participation nature and limited resources, users' full cooperation cannot be guaranteed. In addition, users in P2P live streaming systems are strategic and rational, and they are likely to manipulate any incentive systems (for example, by cheating) to maximize their payoffs. As such, in this chapter, we study the incentives for users in video streaming systems to collaborate with one another and design the optimal cooperation strategies. Furthermore, with recent developments in wireless communication and networking technologies and the popularity of powerful mobile devices, low-cost and high-quality–service wireless local area networks (WLANs) are becoming rapidly ingrained in our daily lives via public hotspots, access points, digital home networks, and many others. Users in the same WLAN form a wireless social network; such wireless social networks have many unique properties that make cooperation stimulation more challenging.
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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 | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 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 ».