Abstract-This paper undersöker klassificeringen av nätverksvägar, dvs. att förvärva kvantiserade mått på sökvägar egenskaper såsom tur-trip tid och tillgänglig bandbredd. Jämfört med finkorniga mätningar är grovkorniga betyg tilltalande eftersom de inte bara är informativa utan också billiga att få. Motiverade av denna insikt tar vi först upp det skalbara förvärvet av vägvärderingar genom statistisk slutledning. Genom att observera likheter med recommendator system, undersöker vi tillämpligheten av lösningar till ett recommender system och visar att vårt inference problem kan lösas med en klass av matris factorization tekniker. Ett tekniskt bidrag är en aktiv och progressiv inferensram som inte bara förbättrar noggrannheten genom att selektivt mäta mer informativa vägar, utan också påskyndar konvergensen för tillgänglig bandbredd genom att införliva dess mätmetod. Därefter undersöker vi användbarheten av betygsbaserade nätverksmätningar och slutsatser i applikationer. En fallstudie görs på huruvida lokal medvetenhet kan uppnås för overlay nätverk av Pastry och BitTorrent med hjälp av inferred ratings. Vi visar att sådan grovkornig kunskap kan förbättra resultatet av peer selection och att finare granularities inte alltid leder till större förbättringar. Index Terms-Matrix factorization, nätverksinferens, betygsbaserad nätverksmätning, recommender system.
En intressant färsk arbetsrapporter som jämfört med tunga finkorniga mätningar, grovkornig väg betyg med små overhead kan ge lokal-medveten overlay konstruktion och routing med god noggrannhet REF.
Rating network paths for locality-aware overlay construction and routing
{'venue': 'TNET', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}