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.
MINT View-ramverket REF utför top-k-beskärning i nätverket för att ytterligare minska energiförbrukningen.
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']}