I detta dokument föreslår vi en modell för att representera och förutsäga avstånd i storskaliga nätverk genom matris factorization. Modellen är användbar för nätverksdistanskänsliga applikationer, såsom distributionsnät för innehåll, topologiaware overlays och serverval. Vår strategi övervinner flera begränsningar av tidigare koordinater-baserade mekanismer, som inte kan modellera suboptimal routing eller asymmetrisk routing politik. Vi beskriver två algoritmerssingular value decomposition (SVD) och icke-negativ matris factorization (NMF)-för att representera en matris av nätverksavstånd som produkten av två mindre matriser. Med en sådan representation bygger vi en skalbar system-Internet Distance Estimation Service (IDES)-som förutsäger ett stort antal nätverksavstånd från begränsat antal mätningar. Omfattande simuleringar av verkliga datamängder visar att IDES leder till mer exakta, effektiva och robusta prognoser för latenser i storskaliga nätverk än tidigare metoder.
IDES REF tilldelar en inkommande och en utgående vektor varje nod genom matris factorization tekniker, såsom Singular Value Decomposition (SVD) eller icke-negativ Matrix Factorization (NMF).
Modeling distances in large-scale networks by matrix factorization
{'venue': "IMC '04", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}