In this paper we propose and evaluate an innovative algorithm that enables the creation of Peer-to-Peer network overlays characterized by emergent multi-hubs. This approach generates overlays that balance between the randomness of a graph and the structure of a star network, resulting in networks that not only feature prominent hubs but also exhibit strong resilience to failures. By leveraging principles of preferential attachment and random attachment, our method allows hubs to form spontaneously, offering a decentralized and fault-tolerant solution ideal for applications requiring both low network diameter and high robustness. The protocol is entirely decentralized, operates asynchronously, and depends exclusively on local information. Nodes organically evolve into hubs and remain indistinguishable from other nodes (except in terms of the number of incoming links). The quantity of hubs that emerge can be predetermined by the application as a network parameter.


翻译:本文提出并评估了一种创新算法,该算法能够创建具有涌现式多枢纽特征的点对点网络覆盖层。该方法生成的覆盖层在图的随机性与星型网络的结构性之间取得平衡,所形成的网络不仅具有显著枢纽节点,同时展现出强大的故障容错能力。通过利用偏好连接与随机连接原则,我们的方法使枢纽能够自发形成,为需要低网络直径和高鲁棒性的应用提供了理想的去中心化容错解决方案。该协议完全去中心化、异步运行,且仅依赖于本地信息。节点有机演化为枢纽,并与其他节点保持不可区分性(仅入链数量存在差异)。涌现的枢纽数量可由应用程序预先设定为网络参数。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
29+阅读 · 2021年8月2日
神经网络的拓扑结构,TOPOLOGY OF DEEP NEURAL NETWORKS
专知会员服务
35+阅读 · 2020年4月15日
图节点嵌入(Node Embeddings)概述,9页pdf
专知
15+阅读 · 2020年8月22日
PointNet系列论文解读
人工智能前沿讲习班
17+阅读 · 2019年5月3日
图神经网络最近这么火,不妨看看我们精选的这七篇
人工智能前沿讲习班
37+阅读 · 2018年12月10日
Seq2seq强化,Pointer Network简介
机器学习算法与Python学习
15+阅读 · 2018年12月8日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2月5日
VIP会员
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
5+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员