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Zeitschriftenartikel

Das MINERVA-Projekt: Datenbankselektion für Peer-to-Peer-Websuche

MPG-Autoren
http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons44113

Bender,  Matthias
Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons45041

Michel,  Sebastian
Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons45720

Weikum,  Gerhard
Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society;

http://pubman.mpdl.mpg.de/cone/persons/resource/persons45808

Zimmer,  Christian
Databases and Information Systems, MPI for Informatics, Max Planck Society;

Externe Ressourcen
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Zitation

Bender, M., Michel, S., Weikum, G., & Zimmer, C. (2005). Das MINERVA-Projekt: Datenbankselektion für Peer-to-Peer-Websuche. Informatik - Forschung und Entwicklung, 20, 152-166.


Zitierlink: http://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-000F-262D-9
Zusammenfassung
In diesem Artikel wird MINERVA präsentiert, eine prototypische Implementierung einer verteilten Suchmaschine basierend auf einer Peer-to-Peer (P2P)-Architektur. MINERVA setzt auf die in der P2P-Welt verbreitete Technik verteilter Hashtabellen auf und benutzt diese zum Aufbau eines verteilten Verzeichnisses. Peers in unserem Ansatz entsprechen völlig autonomen Benutzern mit ihren lokalen Suchmöglichkeiten, die bereit sind, ihr lokales Wissen und ihre lokalen Suchmöglichkeiten im Rahmen einer Kollaboration zur Verfügung zu stellen. Wir formalisieren unsere Systemarchitektur und beschreiben das zentrale Problem einer ef- fizienten Suche nach vielversprechenden Peers für eine konkrete Anfrage innerhalb des Verbundes. Wir greifen dabei auf existierende Methoden zurück and passen diese an unseren Systemkontext an. Wir präsentieren Experimente auf realen Daten, die verschiedene dieser Ansätze vergleichen. Diese Experimente zeigen, dass die Qualität der Ansätze variiert und untermauern damit dieWichtigkeit und den Einfluss einer leistungsstarken Methode zur Auswahl guter Datenbanken. Unsere Experimente deuten an, dass eine geringe Anzahl sorgfältig ausgewählter Datenbanken typischerweise bereits einen Großteil aller relevanten Ergebnisse des Gesamtsystems liefert.