Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Tytuł pozycji:

A mathematical model for file fragment diffusion and a neural predictor to manage priority queues over BitTorrent

Tytuł:
A mathematical model for file fragment diffusion and a neural predictor to manage priority queues over BitTorrent
Autorzy:
Napoli, C.
Pappalardo, G.
Tramontana, E.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/331212.pdf
Data publikacji:
2016
Wydawca:
Uniwersytet Zielonogórski. Oficyna Wydawnicza
Tematy:
P2P model
neural network
wavelet
diffusion
file sharing
model P2P
sieć neuronowa
falka
dyfuzja
wymiana plików
Źródło:
International Journal of Applied Mathematics and Computer Science; 2016, 26, 1; 147-160
1641-876X
2083-8492
Język:
angielski
Prawa:
CC BY-NC-ND: Creative Commons Uznanie autorstwa - Użycie niekomercyjne - Bez utworów zależnych 3.0 PL
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
  Przejdź do źródła  Link otwiera się w nowym oknie
BitTorrent splits the files that are shared on a P2P network into fragments and then spreads these by giving the highest priority to the rarest fragment. We propose a mathematical model that takes into account several factors such as the peer distance, communication delays, and file fragment availability in a future period also by using a neural network module designed to model the behaviour of the peers. The ensemble comprising the proposed mathematical model and a neural network provides a solution for choosing the file fragments that have to be spread first, in order to ensure their continuous availability, taking into account that some peers will disconnect.

Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies