Abstract-Kunskapen om end-to-end nätverksavstånd är avgörande för många Internet-applikationer. Eftersom en aktiv undersökning av alla parvisa avstånd är ogenomförbar i storskaliga nätverk, är en naturlig idé att mäta några par och att förutsäga de andra utan att faktiskt mäta dem. I detta dokument formuleras problemet med avståndsprognoser som matriskomplettering där okända poster i en ofullständig matris av parvisa avstånd ska förutsägas. Problemet kan lösas eftersom starka korrelationer mellan nätverksavstånd finns och gör att den konstruerade avståndsmatrisen är låg. Den nya formuleringen kringgår de välkända nackdelarna med befintliga metoder baserade på Euclidean inbäddning. En ny algoritm, så kallad Decentralized Matrix Factorization by Stochastic Gradient Descent (DMFSGD), föreslås för att lösa problemet med nätverksavståndsprognoser. Genom att låta nätverksnoder utbyta meddelanden med varandra är algoritmen helt decentraliserad och kräver endast varje nod för att samla in och bearbeta lokala mätningar, med varken explicita matriskonstruktioner eller speciella noder som landmärken och centrala servrar. Dessutom jämförde vi omfattande matris factorization och Euclidean inbäddning för att visa lämpligheten av den förra på nätverksavstånd förutsägelse. Vi studerade vidare införlivandet av en robust förlustfunktion och icke-negativitetsbegränsningar. Omfattande experiment på olika allmänt tillgängliga datauppsättningar av nätverksförseningar visar inte bara skalbarheten och riktigheten i vårt tillvägagångssätt utan också dess användbarhet i verkliga Internetapplikationer.
DMFSGD REF kräver endast att varje nod samlar lokala mätningar, med varken explicita matriskonstruktioner eller fasta noder som landmärken.
DMFSGD: A Decentralized Matrix Factorization Algorithm for Network Distance Prediction
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}