Intuitively, if we construct a Voro

Intuitively, if we construct a Voronoi diagram using service
providers (i.e., actors) as creating nodes and let each of them distribute its location along the perimeter of its
Voronoi polygon, then the Voronoi diagram becomes a
distributed service directory with bounded per-node
storage load. In this case, distance-sensitive service lookup
becomes localized (restricted in a Voronoi polygon). That is,
a service consumer (i.e., a sensor) queries in an arbitrary
direction, and will find the closest service provider once
it hits the perimeter of its home Voronoi polygon. This
intuitive solution possesses all the properties that we are
looking for; but it requires global computation. Hence, to
make it practical, as service directory, we must substitute
the Voronoi diagram with a localized planar structure with
good proximity property.

結果 (中文) 1:

直观地，如果我们构建了一个Voronoi图的使用服务提供者（即，演员）创建节点，并让他们每个人分配的位置沿其
Voronoi多边形的周长，然后Voronoi图的有界每变成了
分布式服务目录节点
存储负载。在这种情况下，距离敏感的服务查找
本地化（限制在一个Voronoi多边形）。，
服务消费者（即传感器）查询中的任意
方向，会发现最近的服务供应商，，
它打它的首页Voronoi多边形的周长。这
直观的解决方案具有的所有属性，我们是
寻找，但它需要全球性的计算。因此，
使其实际，服务指南，我们必须替换
Voronoi图的一个局部平面结构，好接近属性。

結果 (中文) 2:

直观地说，如果我们构建Voronoi图的应用服务提供商（即，
演员）作为创建节点，让他们每个人分配它的位置沿其
Voronoi多边形的周长，然后Voronoi图成为一个
分布式服务目录有界的每个节点存储负载
。在这种情况下，距离敏感的服务查找
变得本地化（限制在一个Voronoi多边形）。那是，
服务消费者（即，一个传感器）中的任意
方向查询，并将找到最近的服务提供商一旦
击中它家的Voronoi多边形的周长。这
直观的解决方案具有所有我们是
寻找性能；但这需要全球计算。因此，对
使其实际，服务目录，我们必须用
的Voronoi图的局部平面结构
良好的接近性。

結果 (中文) 3:

凭直觉，如果我们构造一个使用服务的 Voronoi 图
作为创建节点和让每一个人提供 （即，行为者) 商分发及其周边的位置及其
Voronoi 多边形，Voronoi 图就成了
分布式的服务目录，包括位于每个节点
存储负载。在这种情况下，距离敏感的服务查找
成为本地化 （Voronoi 多边形中的限制）。也就是说，
服务消费者 （即，传感器） 查询中的任意
方向，一次就会找到最接近的服务提供商
点击它其首页的 Voronoi 多边形的周长。这
直观解决方案拥有我们的所有属性
寻找 ；但它需要全局计算。因此，到
实际，作为服务目录，我们必须替换
本地化的平面结构与 Voronoi 图
好接近属性。