Efficient Free Rider Discovery and Punishment: Simple InFreD
- سال انتشار: 1394
- محل انتشار: سومین کنفرانس بین المللی پژوهشهای کاربردی در مهندسی کامپیوتر و فن آوری اطلاعات
- کد COI اختصاصی: CITCONF03_344
- زبان مقاله: انگلیسی
- تعداد مشاهده: 1026
نویسندگان
Engineering Faculty, Islamic Azad University, Sanandaj, Iran
Department of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
Engineering Faculty, Islamic Azad University, Sanandaj, Iran
چکیده
There are many distributed collaborative systems like Peer-to-Peer (P2P) networks developed so far which do not rely on external servers to bring required resources for their users. Peers in these systems not only download files from the server, but also upload them to other peers, mitigating the server’s burden. Discovery and prevention of free-riders is a key means to ensure performance metrics like fairness. We propose a robust, asynchronous, gossip based protocol that can withstand high churn and failure rates, making it ideal for peer-to-peer networks that prevent free-riders successfully as long as better neighborhood selections. In this setting, each peer trains on their local training examples which could be very few and pass along the trained models to their neighbors. The shared models learn about the environment of peers and dynamically change the overlay network links to choose better neighbors and provide long-term contribution incentives. We describe the details of implementing our algorithm, and discuss our experimental evaluations. It is still an unresolved problem how to generate complex learning models to cover other fairness metrics rather than free-riding in these systemsکلیدواژه ها
Distributed intelligence, Gossip Learning, Free-Riding, Incentive Mechanism, Fairnessمقالات مرتبط جدید
- سودآوری مشتریان در خردهفروشی قطعات یدکی ماشین آلات راهسازی با رویکرد یادگیری ماشین
- ارائه روشی کارآمد جهت شناسایی کودکان نیازمند به پیوند مغز استخوان با استفاده از ترکیب طبقه بند ماشین بردار پشتیبان و الگوریتم بهینه سازی فاخته
- استخراج بهینه پارامترهای تاثیر گذار الگوریتم بهینه سازی بوفالوی آفریقایی با هدف استخراج ویژگی های مهم به منظور افزایش کارایی طبقه بندی داده ها
- ارائه روشی کارآمد برای بهبود عملکرد الگوریتم بهینه سازی کلاغ سیاه به منظور افزایش صحت خوشه بندی داده ها
- استفاده از الگوریتم باور بیزین در لایه کاملا متصل شبکه عصبی کانولوشن با هدف افزایش دقت تشخیص تصاویر
اطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.