文献

J-GLOBAL ID：201802283879629140   整理番号：18A0257276

パケット到着の鉱業繰り返しパターン:メトリックス,モデル,および応用【Powered by NICT】

Mining repeating pattern in packet arrivals: Metrics, models, and applications

著者 (6件)： Li Jianfeng (MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Ma Xiaobo (MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Zhang Junjie (Department of Computer Science and Engineering, Wright State University, Dayton, USA) ,  Tao Jing (MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Wang Pinghui (MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China) ,  Guan Xiaohong (MOE KLINNS Lab, Xi’an Jiaotong University, Xi’an, China)
資料名： Information Sciences  (Information Sciences)
巻： 408  ページ： 1-22  発行年： 2017年 
JST資料番号： D0636A  ISSN： 0020-0255  CODEN： ISIJBC  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： ネットワークトラヒックのかなりの部分は,反復ネットワークパターンを経験する自律的なネットワーク応用に帰することができる。この観察は,さらにネットワーク,自律センサの膨大な数を特徴とするもの(IoT)時代のインターネットの出現により示される。繰り返しパターンの同定と特性化,インターネット測定とトラヒックエンジニアリングに重要な手段となっている。本論文では,三つの重要な実用的課題を克服することにより,ネットワークトラヒックからタイミングベースの繰り返しパターンを同定し,特徴づけることができることを新しい方法,i)時間スケールは高感度,ii)一過性,iii)ノイズによるインタリーブされを提案した。著者らの方法は,階層的クラスタリングの観点からパケット到着の時間的構造の予測可能性を定量化することにより,繰り返しパターンを捕捉するために,すなわち予測不可能性指数(UPI),新しい計量を特徴としている。更なる単一パケットを確認しUPIを計算する増分的に開発したオンラインアプローチ。合成と実世界データに基づいた徹底的な実験は,著者らの方法は,反復パターンマイニングを行うことができることを実証した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： インタリーブ ,  雑音 ,  キャラクタリゼーション ,  予測 ,  *パケット ,  インターネット ,  ネットワーク ,  予測可能性
準シソーラス用語： パターンマイニング ,  階層的クラスタリング ,  トラヒックエンジニアリング ,  モノのインターネット ,  ネットワークアプリケーション ,  自律性 ,  *メトリックス , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 反復パターン ,  時間的構造 ,  階層的クラスタリング ,  交通モデリング

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (5件)： パケット ,  鉱業 ,  メトリックス ,  モデル ,  応用