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J-GLOBAL ID：201702284356108701   整理番号：17A0239738

最もコール局所(がいくつかの地域である)である:解離性セルラ通信パターン【Powered by NICT】

Most Calls Are Local (But Some Are Regional): Dissecting Cellular Communication Patterns

著者 (3件)： Narayanan Arvind ,  Verma Saurabh ,  Zhang Zhi-Li
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： GLOBECOM  ページ： 1-6  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 全国セルラネットワークからの(音声/「テキストに基づく)呼詳細記録(CDR)データセットを用いたセルラ通信パターンの詳細な解析を行った。有意義なコミュニケーションパターンを分析する,に及ぼすそれらの影響を理解し,細胞ネットワーク資源をより良く管理する目的でに5以上の百万のユーザ母集団での百万CDRの百以上を含む5か月の大規模データセットを解析した。はこのデータセットを面白くする著者らはcaller-calleeの位置とタイムスタンプ情報を持つことである。はユーザの通信パターンを地理的位置とを可能にした。が,(大きな)データセットに固有の膨大なサイズと多様性は抽出通信パターンを困難な仕事にした。塔の塔レベル活性と通信パターンを分析することにより,この多様性を説明し,あるパターンは見出した。しかし,データの複雑な構造のために,それらを抽出する非自明になる。行列の形式でデータへの構造を提供することにより,著者らはデータから「潜在」パターンを抽出するために機械学習技法を採用し,固有の非線形性と歪んだデータ分布を説明する。著者らの主要な結果は,種々の場所とサイズの興味ある地域通信パターンの存在を明らかにし,1つのパターンは全全国散乱する。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 散乱 ,  塔状構造物 ,  機械学習 ,  *通信 ,  *セルラ通信 ,  非線形性 ,  母集団 ,  地理学
準シソーラス用語： 大規模データセット ,  テキスト ,  セルラーネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  図形・画像処理一般  (JE04010I) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： コール ,  地域 ,  解離性 ,  セルラ通信