アイテムの選択に関連するアルゴリズムまたはデータ構造を知っている人はいますか?それらが選択される確率は、付加価値に比例しますか? つまり: http://en.wikipedia.org/wiki/Sampling_%28statistics%29#Probability_proportional_to_size_sampling
ここでのコンテキストは、分散型の評判システムであり、付加価値は、あるユーザーが別のユーザーに対して持っている信頼の価値です。このシステムでは、すべてのノードは、完全に信頼できる友人として開始するか、完全に信頼できない未知のものとして開始します。これは、大規模な P2P ネットワークでは役に立ちません。なぜなら、友達よりも多くのノードが存在し、直接の友達ではないユーザーの大規模なグループの中で誰を信頼するかを知る必要があるためです。未知の人が友人の友人関係を通じて信頼を得ることができる動的な信頼システム。
時々、各ユーザーは (速度と帯域幅のために) 固定数のターゲット ノードを選択し、別の選択された固定数の中間ノードがそれらをどれだけ信頼しているかに基づいて信頼を再計算します。再計算のためにターゲット ノードを選択する確率は、その現在の信頼度に反比例するため、未知数がよりよく知られるようになる可能性が高くなります。中間ノードは、中間ノードが選択される確率がその現在の信頼に比例することを除いて、同じ方法で選択されます。
私は自分で簡単な解決策を書きましたが、かなり遅いので、この側面を処理する C++ ライブラリを見つけたいと思っています。もちろん、私は自分で検索を行い、現在掘り下げている TRSL を見つけることができました。これはかなり単純で、おそらくよくある問題のように思えるので、これに使用できる C++ ライブラリがもっとたくさんあると思うので、ここの誰かがこれに光を当てることができることを期待してこの質問をしています.