Búsqueda de recursos en redes peer-to-peer totalmente descentralizadas basada en redes neuronales artificiales

Autores
Corbalán, Leonardo César
Año de publicación
2014
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de maestría
Estado
versión aceptada
Colaborador/a o director/a de tesis
De Giusti, Armando Eduardo
Lanzarini, Laura Cristina
Descripción
Las redes Peer-to-Peer (P2P) puras no estructuradas como Gnutella, dónde los nodos se conectan entre sí como pares o iguales, sin roles diferenciados ni jerarquías de ninguna clase, son sistemas distribuidos, dinámicos, sin punto alguno de centralización, que favorecen la robustez y tolerancia a fallos. Sin embargo, la búsqueda de recursos en estos sistemas constituye un problema esencial. El algoritmo de búsqueda BFS de Gnutella genera gran cantidad de tráfico dificultando su escalabilidad. Esta tesis propone un nuevo algoritmo de búsqueda denominado Búsqueda Inteligente Incremental P2P (BII-P2P) en el que los nodos, asistidos por sus redes neuronales locales, propagan selectivamente las solicitudes de búsquedas sólo al subconjunto más apropiado de vecinos. Así se mejora significativamente el algoritmo de Gnutella consiguiendo mayor porcentaje de hallazgos con menor cantidad de tráfico generado sobre la red P2P. El rendimiento de este algoritmo de búsqueda inteligente se ve potenciado por una conveniente estrategia de exploración incremental.
Magister en Redes de Datos
Universidad Nacional de La Plata
Facultad de Informática
Materia
Informática
P2P
Neural nets
Algorithms
Gnutella
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/42526
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