抄録/ポイント:
抄録/ポイント
文献の概要を数百字程度の日本語でまとめたものです。
部分表示の続きは、JDreamⅢ(有料)でご覧頂けます。
J-GLOBALでは書誌(タイトル、著者名等)登載から半年以上経過後に表示されますが、医療系文献の場合はMyJ-GLOBALでのログインが必要です。
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】