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J-GLOBAL ID：201902226802599501   整理番号：19A2836519

セルラネットワーク性能を評価するための機械学習に基づく定量的相関ルールマイニング法【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Based Quantitative Association Rule Mining Method for Evaluating Cellular Network Performance

著者 (6件)： Fan Guanghui (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Shi Wenjuan (College of Physics and Electronic Engineering, Yancheng Teachers University, Yancheng, China) ,  Guo Liang (China Academy of Information and Communications Technology, Beijing, China) ,  Zeng Jun (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Zhang Kaixuan (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China) ,  Gui Guan (College of Telecommunications and Information Engineering, Nanjing University of Posts and Telecommunications, Nanjing, China)
資料名： IEEE Access  (IEEE Access)
巻： 7  ページ： 166815-166822  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2422A  ISSN： 2169-3536  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： セルラネットワーク性能は,しばしばキー性能指標(KPI)とキー品質指標(KQI)によって評価される。KQIとKPIの間の関係は,セルラネットワークの性能を最適化するための最も重要なステップである。KPIとKQIの間の従来の相関法は,エンドツーエンド評価に基づいている。しかし,これらの方法は,専門技術者がセルラネットワーク性能を評価することを必要とし,人間-有人評価はしばしば不正確で労働がかかり,劣化ネットワークの原因となる要因を見つけることができない。この問題を解決するために,著者らは,スライディングウィンドウ分割(SWP)とランダムフォレスト(RF)から成るSWP-RFと呼ばれる機械学習ベースの定量的相関ルールマイニング(QARM)方法を提案して,KQIとKPIを関連づけた。具体的には,最初に,SWPを用いて,連続属性をブール値に離散化し,その相関ルールをマイニングするために採用した。警報間隔と警報点をSWPによって得た。次に,KPIとKQIの間の関係を測定するためにRF特徴の重要性を用いた。全てのKPIと各KQI間の会合強度の優先度はRFにより得られる。最後に,最適出力解として警報点と相関強度優先度を選択した。テレコム演算子からの実際のデータについて実験を行い,結果は提案した方法の実現可能性と精度を確認した。Copyright 2019 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： *ネットワーク ,  *機械学習 ,  相関ルール ,  最適化 ,  警報 ,  エンドツーエンド方式 ,  優先度
準シソーラス用語： 離散化 ,  ランダムフォレスト ,  スライディングウィンドウ ,  品質指標 ,  性能指標 ,  アソシエーション分析 ,  *セルラーネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 移動通信  (ND08030H)

タイトルに関連する用語 (5件)： セルラネットワーク ,  評価 ,  機械学習 ,  定量 ,  相関ルールマイニング