文献

J-GLOBAL ID：202102261803723036   整理番号：21A2944210

大規模対称ネットワーク機能不全検出【JST・京大機械翻訳】

Large scale symmetric network malfunction detection

著者 (6件)： Zhang Che (Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China and Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Wang Zhen (Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China and Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Zhang Shiwei (Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China and Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Li Weichao (Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China and Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Li Qing (Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China and Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China) ,  Wang Yi (Southern University of Science and Technology, Shenzhen, China and Peng Cheng Laboratory, Shenzhen, China)
資料名： ACM Proceedings  (ACM Proceedings)
号： SIGCOMM ’20  ページ： 12-14  発行年： 2020年 
JST資料番号： D0698C  資料種別： 会議録 (C)
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： ネットワーク故障検出は,そのインパクトとコストを削減するための精度を保証しながら,高速であることが期待される。既存の故障検出(MD)手法は,大規模ネットワークに対して同時に達成できない。MDシステムの品質を支配する主要因子は,正常との誤動作を区別することである。多くのネットワークが対称で,誤動作が通常小さい部分であると考慮して,本論文は,オリジナルの対称ネットワークのために効率的に雑音として誤動作を区別するために,密度ベースの空間クラスタ化(DBSCAN)で構造類似性に基づくノード埋込みを結合するA4-an自動MDシステムを提案する。Please refer to this article’s citation page on the publisher website for specific rights information. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 雑音 ,  *対称性 ,  *ネットワーク ,  故障検出 ,  クラスタ化 ,  *機能障害 ,  類似性 ,  誤動作
準シソーラス用語： 大規模ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： クラスタリング ,  グラフ同形写像 ,  大規模ネットワーク ,  機能不全検出 ,  ノード埋込み

分類 (1件)： 計算機網  (JC03000K)

タイトルに関連する用語 (3件)： 大規模 ,  対称 ,  機能不全