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J-GLOBAL ID：201802241131879491   整理番号：18A0822264

インターネットトラフィックデータの正確な回復:逐次テンソル完備化アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Accurate Recovery of Internet Traffic Data: A Sequential Tensor Completion Approach

著者 (8件)： Xie Kun (College of Computer Science and Electronics Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Wang Lele (College of Computer Science and Electronics Engineering, Hunan University, Changsha, China) ,  Wang Xin (Department of Electrical and Computer Engineering, State University of New York at Stony Brook, Stony Brook, NY, USA) ,  Xie Gaogang (Network Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wen Jigang (Network Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Zhang Guangxing (Network Research Center, Institute of Computing Technology, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Cao Jiannong (Department of Computing, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong) ,  Zhang Dafang (College of Computer Science and Electronics Engineering, Hunan University, Changsha, China)
資料名： IEEE/ACM Transactions on Networking  (IEEE/ACM Transactions on Networking)
巻： 26  号： 2  ページ： 793-806  発行年： 2018年 
JST資料番号： W0507A  ISSN： 1063-6692  CODEN： IEANEP  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： 部分的な交通測定からの全体のネットワークの交通量の推論は,容量計画や異常検出のような様々なネットワーク工学タスクにとってますます重要になっている。以前の研究は,マトリックス完了がこの問題に対する可能な解決策であることを示している。しかしながら,2-D行列はトラフィックデータの空間的時間的特徴を十分に捉えることができないので,これらの手法はデータ欠落比が高い場合には作業できない。交通データの隠れた空間的時間構造を完全に利用するために,本論文は,3方向のトラフィックテンソルとしてトラフィックデータをモデル化して,低ランクテンソル完了問題としてトラフィックデータ回復問題を定式化した。しかしながら,従来のテンソル完了アルゴリズムによって引き起こされた高い計算複雑性は,交通データ回収のための実用化を妨げる。計算コストを減少させるために,著者らは,新規データの到着に関するテンソル分解を引き出すために,以前のトラフィックデータに基づくテンソル分解結果を効率的に利用することができる新規逐次テンソル完了アルゴリズムを提案した。さらに,時間にわたるデータ相関の変化をより良く捉えるために,動的逐次テンソル完了アルゴリズムを提案した。著者らの知る限り,著者らは,トラフィックデータ回復プロセスを著しくスピードアップするために,逐次テンソル完了アルゴリズムを提案した。これは,より正確な欠落データ推論のためのトラフィックデータの隠れた構造を十分に利用するために,テンソルによるインターネットトラフィックのモデリングを容易にする。入力として実際のトラヒックトレースを用いて広範なシミュレーションを行った。シミュレーション結果は,著者らのアルゴリズムが,データ欠落比率が高いときでさえ,文献テンソルとマトリックス完成アルゴリズムと比較して,著しくより良い性能を達成できることを実証した。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 計算量 ,  交通量 ,  モデリング ,  *テンソル ,  アルゴリズム ,  定式化 ,  ネットワーク ,  シミュレーション
準シソーラス用語： *ネットワークトラフィック ,  テンソル分解 ,  計算コスト ,  データ復元 ,  交通データ ,  異常検出 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： インターネットトラフィック ,  回復 ,  テンソル