3U-05
BitTorrent 型並列ダウンロードシステムにおける機械学習を用いた効率的な利得の獲得方法
○内藤世啓，藤田　聡（広島大）
近年, Peer-to-Peer(P2P)技術の進化により, ネットワークを介して大規模コンテンツの利用機会が増加している. 特にBitTorrentでは, ファイルをピースと呼ばれる単位に分割し, 各ピアが短期的に観測した履歴に基づいてアップロード先を決定するしっぺ返し戦略を導入することで, 効率的なファイル配信を図っている. しかし, しっぺ返し戦略では, 過去の短期的な行動しか参照しないため, 長期的にダウンロードを獲得する方法としては不十分である. 本稿では, 長期的な過去の履歴を機械学習によって分析し, 各ピアが自律分散的に自身の利得を最大化するような行動を獲得する方法を提案する.
footer 著作権について 倫理綱領 プライバシーポリシー セキュリティ 情報処理学会