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J-GLOBAL ID：201702224406062149   整理番号：17A1391714

機械学習と要約技術を用いたネットワーク故障の根本原因解析【Powered by NICT】

Root Cause Analysis of Network Failures Using Machine Learning and Summarization Techniques

著者 (4件)： Gonzalez Jose Manuel Navarro ,  Jimenez Javier Andion ,  Lopez Juan Carlos Duenas ,  G. Hugo A. Parada
資料名： IEEE Communications Magazine  (IEEE Communications Magazine)
巻： 55  号： 9  ページ： 126-131  発行年： 2017年 
JST資料番号： B0780B  ISSN： 0163-6804  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 根本原因分析は,ネットワークにおける誤差の源を特定する方法を含んでいる。技法の多くは,システムの知識モデル,通常ネットワークオペレータの専門知識を用いて構築に依存している。これは,知識抽出,スケーラビリティ,および理解に関連する問題を提示した。システム事象間の依存性,要約と増強の自動同定のための機械学習技法に基づくオフライン法,グラフ上の操作,ネットワーク事業者は誤差の根本原因の同定を手助けする可視化を提案した。企業ネットワークからの例を用いて説明する。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： *故障 ,  可視化 ,  *機械学習 ,  *ネットワーク
準シソーラス用語： 企業ネットワーク ,  事業者 ,  オフライン ,  知識抽出 ,  専門知識 ,  知識モデル ,  *根本原因 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (4件)： 機械学習 ,  故障 ,  根本原因 ,  解析