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9bde90e5 06/16/2017 04:02 PM Luca Baldesi

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4c09726a 05/31/2017 11:57 AM Luca Baldesi

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5462f660 05/25/2017 12:12 PM Luca Baldesi

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7bb3a2e0 05/19/2017 03:00 PM Luca Baldesi

add theory notes

77c86d01 05/10/2017 12:54 PM Leonardo Maccari

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Why:
- Approccio di networking, pesi con interpretazione di metriche di rete
- Applicazione a reti mesh/multi-hop con topologie vere
- Presenza di churn
- Incentivo per i peer a partecipare

What:
- Nuova teoria che comprenda grafi pesati:
- 1) algoritmo centralizzato modificando la definizione di Eigenvector Centrality per tenere conto dei pesi
- 2) algoritmo distribuito (estendere Prop 1)
- 3) Dimostrare e/o verificare con emulazioni che i nodi con maggiore centralita', pur contribuendo di piu' hanno un vantaggio perche' ricevono i chunk mediamente prima degli altri
- a) (opzionale) algoritmo per modificare la propria centralita' aggiungendo o togliendo archi
- 4) Giustificare che la distribuzione basata su centralita' ha dei vantaggi (a valle dei punti 1,2)
- confronto con Li + HPF

How:
- Estendere la teoria
- Implementare in PS la strategia distribuita
- Implementare in PS la strategia centralizzata (se necessario) econ i seguenti constraint:
- oracolo che stima la centralita' perfetta
- stima della centralita' con approssimazione della topologia data da:
- algo Tempo
- sampling della topologia con peer sampling
- Test con nepa-test e topologie comunitarie
- ninux/FFW/FFG con ETX
- Barcellona con capacita' e ritardo (60ina di nodi)
- Freifunk (decine di reti con dimensione 10-130)
- Test con topologie sintetiche
- implementare Li distribuito in PS

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