Abstract-I detta papper introducerar vi MINT (Materialized InNetwork Top-k) Visningar, ett nytt ramverk för att optimera genomförandet av kontinuerlig övervakning frågor i sensornätverk. En typisk materialiserad vy V upprätthåller de fullständiga resultaten av en fråga Q för att minimera kostnaden för framtida frågeutföranden. I ett sensornätverkssammanhang är det mycket dyrt att upprätthålla överensstämmelse mellan V och det underliggande och distribuerade basförhållandet R när det gäller kommunikation. Således fokuserar vår strategi på en delmängd V ( på V ) som avtäcker endast k högst rankade svar vid diskbänken för vissa användardefinierade parameter k. Vi ger dessutom en detaljerad beskrivning av energimedvetna algoritmer för att konstruera, beskära och underhålla sådana rekursivt definierade i nätverk vyer. Våra spårdrivna experiment med verkliga dataset visar att MINT erbjuder betydande energiminskningar jämfört med andra dominerande datainsamlingsmodeller.
ZeinalipourYazti och al. Föreslog MINT REF, ett ramverk som upprätthåller de fullständiga resultaten av en förfrågan och beräkna de övre gränserna, för att minska kostnaden för framtida frågor genom beskärning fas.
MINT Views: Materialized In-Network Top-k Views in Sensor Networks
{'venue': '2007 International Conference on Mobile Data Management', 'journal': '2007 International Conference on Mobile Data Management', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}