Resumen

Las consultas principales, que recuperan los objetos de datos más preferidos, han estado recibiendo mucha atención. Un desafío emergente es apoyar el procesamiento eficiente de consultas principales en una red distribuida inalámbrica. En este estudio, investigamos cómo procesar de manera eficiente consultas principales multidimensionales en una red inalámbrica multihop. Un desafío importante para las consultas principales multidimensionales es que las respuestas para diferentes usuarios suelen ser diferentes, porque cada usuario tiene una preferencia única y un rango de búsqueda. Al mismo tiempo, es deseable para las redes inalámbricas reducir el tráfico innecesario incluso si los usuarios emiten consultas principales con sus propias preferencias únicas. Por lo tanto, abordamos el problema anterior y proponemos un método de procesamiento de consultas principales en redes inalámbricas multihop, llamado ClusTo. ClusTo realiza un esquema de agrupación novedoso para el procesamiento de consultas principales multidimensionales y enruta las consultas en función del clúster garantizando el rango de búsqueda especificado por los usuarios. Además, ClusTo adopta un enfoque de umbral dinámico para suprimir transmisiones de consultas innecesarias a nodos que no contribuyen a la recuperación de datos principales. Experimentos extensos tanto en datos reales como sintéticos han demostrado que ClusTo supera a los métodos existentes en términos de tráfico y retraso.

• Materias:Modelos de tráfico Aplicación de Android Redes de sensores Redes sociales móviles Sistemas integrados
• Subjects:Traffic models Android application Sensor networks Mobile social networks Embedded systems
• Palabras claves:Consultas; Objetos de datos; Red inalámbrica; Multidimensional; ClusTo; Recuperación de datos superiores
• Keywords:Queries; Data objects; Wireless network; Multidimensional; ClusTo; Top- data retrieval