Traitement de requêtes Top-k dans les communautés virtuelles P2P de partage de données

Top-k query processing in P2P data sharing virtual communities

• Auteur / Autrice : Kokou Dedzoe
• Direction : Patrick Valduriez, Philippe Lamarre
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique. Bases de données
• Date : Soutenance en 2011
• Etablissement(s) : Nantes
• Partenaire(s) de recherche : Autre partenaire : École polytechnique universitaire de Nantes Université

Mots clés

Mots clés contrôlés

Poste à poste (Internet)

Réseaux sociaux (Internet)

Mots clés libres

Traitement de requêtes top-k

Temps de réponse

Temps de stabilisation

Qualité restante cumulée

Description synthétique d'un pair

Résumé

Dans les communautés virtuelles pair-à-pair (P2P) de partage de données, les requêtes top-k présentent deux avantages principaux. Premièrement, elles permettent aux participants de qualifier les résultats de leurs requêtes par rapport aux donnéees partagées dans le système et ceci en fonction de leurs préférences individuelles. Deuxièmement, elles évitent de submerger les participants avec un grand nombre de réponses. Cependant, les techniques existantes pour le traitement des requêtes top-k dans un environnement complètement distribué présentent l'inconvénient d'un temps d'attente important pour l'utilisateur. Ce temps d'attente est encore très long plus le système est surchargé. Dans un premier temps, nous revisitons le problème du temps d'attente de l'utilisateur dans le traitement des requêtes top-k en introduisant deux nouvelles mesures : le temps de stabilisation et la qualité restante cumulée. En complément des mesures existantes, elles permettent de qualifier plus précisément le comportement d'un algorithme top-k. Dans un deuxième temps, nous proposons une famille d'algorithmes (ASAP), permettant de retourner à l'utilisateur les résultats de bonne qualité le plus tôt possible. Enfin, nous nous intéressons au problème du traitement des requêtes top-k dans le cadre des systèmes P2P surchargées, particulièrement critique pour les solutions classiques, en proposant une nouvelle approche (QUAT). Cette solution fait usage de descriptions synthétiques des données des pairs pour permettre aux pairs de traiter en priorité les requêtes pour les quelles ils peuvent fournir des résultats de bonne qualité.

Top-k queries have two main advantages for peer-to-peer (P2P) data sharing virtual communities. First, they allow participants to rank the results for their queries based on the existing data in the system as well as on their own preferences. Second, they avoid overwhelming participants with too many results. However, existing top-k query processing techniques for P2P systems make users suffer from long waiting times. This becomes even more problematic in overloaded P2P systems. In this thesis, we first revisit the top-k query processing problem and introduce two new measures: the stabilization time and the cumulative quality gap. These two novel measures, in addition to existing measures, allow for better evaluating the behavior of top-k query processing techniques. We then propose a new family of top-k query processing techniques (ASAP) that allows to return high quality results as soon as possible. Finally, we study the problem of top-k query processing in overloaded systems. As a result, we propose a new approach, called QUAT, that relies on synthetic data descriptions of peers in order to allow peers to prioritize queries for which they can provide high quality results.