分散ハッシュテーブルにおけるAND検索時のトラフィック量削減(エージェント・アーキテクチャ,<特集>マルチエージェントの理論と応用)
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概要
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Peer-to-Peerコンテンツ共有システムを実現する一手法として,分散ハッシュテーブル(DHT)がある. DHTを用いることで,存在するコンテンツを確実に発見することができるが,コンテンツの全文検索を行うにはスケーラビリティに欠ける.複数語によるAND検索を行う際,コンテンツ数が多くなるとコンテンツIDを送信するためのトラフィック量が大量に発生してしまうという問題があるからである.本論文では,コンテンツのキーをDHTに登録する際にBloom Filterという集合要素の圧縮手法を用いて,AND検索時にコンテンツIDを送信するための大量のトラフィック量を削減することをめざす.本論文で提案する手法では,コンテンツのキーをDHTに登録する際に,通常保存するデータ以外のデータ保存量が発生するが,本論文で新たにDivided Bloom Filterを提案し,トラフィック量の削減とともに,新たに発生するデータ保存量の削減をめざす.
- 一般社団法人情報処理学会の論文
- 2006-05-15
著者
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