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Enregistrement W2808368287 · doi:10.1109/tgcn.2018.2847451

Energy-Aware Incentivized Data Dissemination via Wireless D2D Communications With Weighted Social Communities

2018· article· en· W2808368287 sur OpenAlex

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.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueIEEE Transactions on Green Communications and Networking · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiqueOpportunistic and Delay-Tolerant Networks
Établissements canadiensUniversity of New Brunswick
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésComputer scienceExploitComputer networkWirelessTracingDistributed computingEfficient energy useDisseminationComputer securityTelecommunications

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Device-to-device (D2D) communications are featured by high energy efficiency and spectrum efficiency, which offers a promising technique for data dissemination over wireless networks. In this paper, we propose a novel solution that exploits D2D communications to enable efficient data dissemination over wireless networks. To distribute some messages to a target group of users, the base station first identifies the most influential users, called initial sources or seeds, and fulfills their requests. Then, these source devices forward their received messages to remaining users via D2D communications. To incentivize the sources in data forwarding, we propose a monetary auction-based mechanism and a moneyless matching-based mechanism, which can be activated depending on the practical application scenario. The monetary mechanism obtains the global optimal solution and achieves truthfulness, but it involves transfer of monetary rewards. In contrast, the moneyless mechanism enables a lightweight implementation, and it guarantees two-sided stability so that both sides of users in data forwarding are willing to accept the pairing result. To expedite data dissemination, we take advantage of social-awareness in a manner different from many existing approaches. We exploit weighted social relationships, which can be direct or indirect links between any two users in a connected community. To evaluate the performance of the proposed approaches, we develop novel schemes to generate and preprocess synthetic and real tracing datasets. Extensive simulation results with both synthetic and real tracing datasets demonstrate that our approaches achieve high utilities.

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.

Étiquettes directes de modèles (non validées)

Étiquettes de catégorie et de devis d'étude par modèle, issues des rondes d'étiquetage. C'est une sortie machine, non validée, et le désaccord entre modèles est livré comme donnée. Aucun devis ici n'est encore validé contre MEDLINE.

BrasCatégoriesDevis d'étudeConfiance
gemmaaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Empirique
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Simulation ou modélisationlow
gptaucune catégorie
Domaine: non disponible · Genre: Méthodes
Porte sur le système de recherche canadien: non · Porte sur un sujet canadien: non
Autre devislow
modèles en désaccordL'accord compare des ensembles de catégories et des devis identiques entre les bras.

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 candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Études des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Autre devis · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,997
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0030,001
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0040,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
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 Opus0,062
Tête enseignante GPT0,292
Écart entre enseignants0,230 · 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