Graph-Based Namespaces and Load Sharing for Efficient Information Dissemination
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
Graph-based namespaces are being increasingly used to represent the organization of complex and ever-growing information eco-systems and individual user roles. Timely and accurate information dissemination requires an architecture with appropriate naming frameworks, adaptable to changing roles, focused on content rather than network addresses. Today’s complex information organization structures make such dissemination very challenging. To address this, we propose POISE, a name-based publish/subscribe architecture for efficient topic-based and recipient-based content dissemination. POISE proposes an information layer, improving on state-of-the-art Information-Centric Networking solutions in two major ways: 1) support for complex graph-based namespaces, and 2) automatic name-based load-splitting. POISE supports in-network graph-based naming, leveraged in a dissemination protocol which exploits information layer rendezvous points (RPs) that perform name expansions. For improved robustness and scalability, POISE supports adaptive load-sharing via multiple RPs, each managing a dynamically chosen subset of the namespace graph. Excessive workload may cause one RP to turn into a “hot spot”, impeding performance and reliability. To eliminate such traffic concentration, we propose an automated load-splitting mechanism, consisting of an enhanced, namespace graph partitioning complemented by a seamless, loss-less core migration procedure. Due to the nature of our graph partitioning and its complex objectives, off-the-shelf graph partitioning, e.g., METIS, is inadequate. We propose a hybrid, iterative bi-partitioning solution, consisting of an initial and a refinement phase. We also implemented POISE on a DPDK-based platform. Using the important application of emergency response, our experimental results show that POISE outperforms state-of-the-art solutions, demonstrating its effectiveness in timely delivery and load-sharing.
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 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 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