嗜好性を考慮したPeer-to-Peerオーバーレイネットワーク

摘要

本論文では，オーバレイに参加するピアは実際にコンテンツを利用することに注目し，ピアのコンテンツ利用履歴から嗜好を学習し，その嗜好に基づいたオーバーレイネットワーク，および嗜好を考慮したコンテンツ探索方式を提案する．従来，ランダムに隣接ピアを選択するオーバーレイでは自身が興味あるコンテンツを保持するピアが近傍に存在しないため，コンテンツの探索の際，リクエストがコンテンツの探索に成功する確率が低く，発見するコンテンツの割合を高めるほど発生するリクエスト数が増加し，スケーラビリティに問題がある．提案方式では，ピアの嗜好に基づきオーバーレイネットワークを構築し，またリクエストを受信したピアの嗜好によりリクエストの転送を制限するため，少ないリクエスト数で発見するコンテンツの割合を改善できる．計算機シミュレーションにより，嗜好を考慮することで発生するリクエスト数を抑えつつコンテンツの発見率を改善できることを示す．