| 講演抄録／キーワード |
| 講演名 |
2006-03-16 15:20
P2Pシステムにおける効果的なコンテンツ複製配置のためのローカル学習
○山田拓郎・平岡和幸・三島健稔（埼玉大） |
| 抄録 |
（和） |
近年のP2Pの主流であるPure P2Pは，アドホック性や耐障害性に優れるものの，コンテンツ探索時のトラフィック過多や探索性能の低さが問題として指摘されている．本研究ではこの問題を改善することを目的に，学習機能を備えたコンテンツ複製配置手法を提案する．本手法では，ネットワーク内の個々のノードが各々の状況に適したコンテンツ複製ルールを習得する．この手法により，効率的なコンテンツ配置が得られ，高い複製配置効果を得られると期待できる．仮想P2Pネットワークを用いたシミュレーションにより，従来の主なコンテンツ複製配置手法よりも高い効果が得られることが確認された． |
| （英） |
Pure P2P systems have some disadvantages including heavy traffic and low search performance. To improve efficiency of Pure P2P systems,several methods of contents replication have been proposed. However, most of them provide only fixed replication rules. We propose a contents replication method with local learning; each node in the system learns a replication rule according to its individual situation. The proposed method attains higher performance than that of conventional methods in simulations on virtual P2P networks. |
| キーワード |
（和） |
Peer-to-Peer(P2P)システム / 複製配置 / ローカル学習 / 探索ヒット率向上 / / / / |
| （英） |
Peer-to-Peer(P2P) system / contents replication / local learning / search performance / / / / |
| 文献情報 |
信学技報, vol. 105, no. 658, NC2005-147, pp. 133-138, 2006年3月. |
| 資料番号 |
NC2005-147 |
| 発行日 |
2006-03-09 (NC) |
| ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 |
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