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J-GLOBAL ID:201702241400610397   整理番号:17A1217447

BoDMaS:アドホックソーシャルネットワークのためのデータ管理におけるバイオにヒントを得た利己主義検出と緩和【Powered by NICT】

BoDMaS: Bio-inspired Selfishness Detection and Mitigation in Data Management for Ad-hoc Social Networks
著者 (9件):
資料名:
巻: 55  ページ: 119-131  発行年: 2017年 
JST資料番号: W3325A  ISSN: 1570-8705  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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社会的意識ネットワークのための既存のデータ管理プロトコルは,データ転送のような操作に参加したときにユーザが協調的と仮定した。しかし,不正行為の非協同的行為としての利己的行動は,ネットワーク性能と公平性を劣化させ,特にアドホックソーシャルネットワーク(ASNETs)における超重度ことができる。協調ユーザの性能に及ぼす利己的行動の検出と対抗したASNETsの成功に重要である。本論文では,ASNETsのデータ管理の性能と効率に与えるノード利己主義の影響を軽減するため,生物学的に着想を得た手法,BoDMaSを提案した。BoDMaSの設計では,最適ASNETs性能を達成するための計数器としての社会的行動および細菌化学製品としての社会的意欲(ユーザ間の社会的関係の深さに依存する)を考察した。個々のユーザの他に関連して実施し成功したデータ操作を計数に付着したパラメータである。社会的意欲とカウンターを用いて,BoDMaSはユーザを評価し,分類し,それらの利己的行動を相殺する。BoDMaSはASNET環境のための複製作業における利己的行動を検出し対抗正確にその能力を示す異なる側面から評価した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (2件):
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計算機網  ,  移動通信 

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