Peer-to-Peer-system har visat sig vara ett effektivt sätt att dela data. Moderna protokoll kan effektivt skicka ett budskap till en viss kamrat. Men det är inte alltid trivialt att bestämma destinationskamraten till att börja med. Särskilt i en distribuerad kunskapshanteringsmiljö [8], att känna rätt kamrater för att svara på en given fråga kan vara svårt. Vi föreslår en modell där kamrater annonserar sin expertis i Peer-to-Peer-nätverket. Kunskapen om andra kamraters kompetens bildar en semantisk topologi. Baserat på den semantiska likheten mellan ämnet för en fråga och expertisen hos andra kamrater, kan en kamrat välja lämpliga kamrater att vidarebefordra frågor till, i stället för att sända frågan eller skicka den till en slumpmässig uppsättning kamrater. För vår likhetsmått antar vi att kamraterna delar samma ontologi. Vi utvärderar modellen i ett bibliografiskt scenario, där kamrater delar bibliografiska beskrivningar av publikationer med varandra. I simuleringsexperiment visar vi hur expertbaserat peer-val förbättrar prestandan hos ett peer-toPeer-system med avseende på kriterier som precision, återkallande och antal meddelanden.
En kamrat känner till kompetensämnena från andra kamrater genom att analysera annonsmeddelanden REF eller svar (kapitel 5).
Peer Selection in Peer-to-Peer Networks with Semantic Topologies
{'venue': 'ICSNW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}