We present and evaluate a lightweig

We present and evaluate a lightweight local algorithm that optimizes many-to-many event dissemination in highly dynamic scenarios. The algorithm exploits the high clustering of interest networks, as observed in virtual environments based on local vision, but also in social networks of many kinds. Our approach allows reducing traffic by aggregating messages as well as balancing traffic among participants based on their capabilities.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

เรานำเสนอ และประเมินผลมีน้ำหนักเบาภายในอัลกอริทึมที่เพิ่มเผยแพร่หลายต่อหลายเหตุการณ์ในสถานการณ์แบบไดนามิกสูง อัลกอริทึมใช้ประโยชน์การคลัสเตอร์สูงของเครือข่ายที่สนใจ เป็นที่สังเกต ในสภาพแวดล้อมเสมือนตามวิสัยทัศน์ท้องถิ่น แต่ ในเครือข่ายสังคมออนไลน์ของหลาย ๆ เราช่วยลดการจราจร โดยรวมข้อความ เป็นสมดุลการจราจรในหมู่ผู้เข้าร่วมตามความสามารถ

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

เรานำเสนอและประเมินขั้นตอนวิธีการในท้องถิ่นที่มีน้ำหนักเบาที่เพิ่มประสิทธิภาพการเผยแพร่เหตุการณ์หลายต่อหลายคนในสถานการณ์แบบไดนามิกสูง ขั้นตอนวิธีการใช้ประโยชน์จากการจัดกลุ่มสูงของเครือข่ายที่น่าสนใจเป็นที่สังเกตในสภาพแวดล้อมเสมือนจริงขึ้นอยู่กับวิสัยทัศน์ในท้องถิ่น แต่ยังอยู่ในเครือข่ายทางสังคมในหลายรูปแบบ วิธีการของเราช่วยให้ลดการจราจรโดยรวมข้อความเช่นเดียวกับความสมดุลของการจราจรระหว่างผู้เข้าร่วมตามความสามารถของพวกเขา

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

เรานำเสนอและประเมินน้ำหนักเบาท้องถิ่นที่เพิ่มหลายขั้นตอนวิธีการเผยแพร่กิจกรรมมากมายในสถานการณ์สูงแบบไดนามิก ขั้นตอนวิธีการหาประโยชน์สูงสำหรับเครือข่ายความสนใจ เท่าที่สังเกตในสภาพแวดล้อมเสมือนขึ้นอยู่กับวิสัยทัศน์ท้องถิ่น แต่ยังในเครือข่ายสังคมนานาชนิด วิธีการของเราจะช่วยลดการจราจรโดยรวมกันข้อความรวมทั้งสมดุลการจราจรในหมู่ผู้เข้าร่วมตามความสามารถของตน