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Enregistrement W2951957905 · doi:10.1080/15427951.2015.1051674

The Analysis of Kademlia for Random IDs

2015· article· en· W2951957905 sur OpenAlexafffund
Xing Shi Cai, Luc Devroye

Notice bibliographique

RevueInternet Mathematics · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineComputer Science
ThématiquePeer-to-Peer Network Technologies
Établissements canadiensMcGill University
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésNode (physics)Mathematical proofComputer scienceRandom graphMathematicsPeer-to-peerThe InternetConstant (computer programming)Theoretical computer scienceAlgorithmDistributed computingGraphWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Color versions of one or more of the figures in the article can be found online at [www.tandfonline.com/uinm](http://www.tandfonline.com/uinm). Kademlia is the de facto standard searching algorithm for P2P (peer-to-peer) networks on the Internet. In our earlier work, we introduced two slightly different models for Kademlia and studied how many steps it takes to search for a target node by using Kademlia’s searching algorithm. The first model, in which nodes of the network are labeled with deterministic IDs, was discussed in that article. In the second, the Random ID Model, in which nodes are labeled with random IDs, was only briefly mentioned. Refined results with detailed proofs for this model are given in this article. Our analysis shows that, with high probability, it takes about _c_log _n_ steps to locate any node, where _n_ is the total number of nodes in the network and _c_ is a constant that does not depend on _n_.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,048
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut 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 enseignants0,011
Score d'incertitude au seuil0,039

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,048
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0020,002
Bibliométrie0,0050,002
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0050,012
Science ouverte0,0040,004
Intégrité de la recherche0,0030,004
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0110,002

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 Opus0,048
Tête enseignante GPT0,301
Écart entre enseignants0,253 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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

Citations7
Publié2015
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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