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J-GLOBAL ID：202002222840020519   整理番号：20A1807973

機械学習を用いたASトポロジーにおけるHyper Giantsの予測

Prediction of Hyper Giants in AS topology using machine learning

著者 (2件)： 工藤拓朗 (岐阜大 大学院自然科学技術研究科) ,  原山美知子 (岐阜大 工)
資料名： 電子情報通信学会技術研究報告(Web)  (IEICE Technical Report (Web))
巻： 120  号： 19(NS2020 9-21)  ページ： 39-44 (WEB ONLY)  発行年： 2020年05月07日 
JST資料番号： U2030A  ISSN： 2432-6380  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 短報  発行国： 日本 (JPN)  言語： 日本語 (JA)

抄録/ポイント： 現在,世界のインターネット普及率は急速に向上してきている.この影響により,ASトポロジーの構造が複雑化している.本研究室では,ASトポロジーの解析,およびHyper Giantsの影響力を測る指標などの研究をしてきた.先行研究では,Tier1~Tier3のP2C接続,P2P接続の比率などに着目して解析を行った.この解析結果から,ASの特徴量から機械学習を用いてHyper Giantsの予測ができるのではないかと考えられた.そこで本研究では,ASトポロジー情報から機械学習の手法を用いて未知のHyper Giantsの予測を行った.予測の結果,巨大なコンテンツ配信ネットワークや動画配信サービスなどが抽出された.(著者抄録)

シソーラス用語： *機械学習 ,  *インターネット ,  ネットワーク構造 ,  通信方式 ,  連結性 ,  特徴抽出 ,  情報配布 ,  コンテンツ ,  画像通信 ,  動画像
準シソーラス用語： コンテンツ配信 ,  ネットワーク接続性 ,  ピーツーピー ,  動画配信

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  その他の情報処理  (JE15050M)

引用文献 (20件)：

• ITU, individuals using the Internet, 2005-2019, https://www.itu.int/en/ITUD/Statistics/Pages/stat/default.aspx
• We Are Social,“Global Digital Report 2019”, https://wearesocial.com/global-digital-report-2019
• CDN, JPNIC News & Views, https://www.nic.ad.jp/ja/mailmagazine/backnumber/2018/vol1592.html
• Akami, https://www.akamai.com
• Hyper Giants, https://archive.nanog.org/meetings/nanog47/presentations/Monday/Labovitz_ObserveReport_N47_Mon.pdf

タイトルに関連する用語 (3件)： 機械学習 ,  トポロジー ,  予測