文献

J-GLOBAL ID：202102285731936605   整理番号：21A0992825

Argus:階層的ニューラルネットワークによるインターネットユーザ人口統計の交通行動ベース予測【JST・京大機械翻訳】

Argus: Traffic Behavior Based Prediction of Internet User Demographics through Hierarchical Neural Network

著者 (4件)： Wang Mingda ,  Liu Zhining ,  Hu Hangyu ,  Hu Guangmin
資料名： Electronics (Web)  (Electronics (Web))
巻： 9  号： 2  ページ： 271  発行年： 2020年 
JST資料番号： U7178A  ISSN： 2079-9292  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： スイス (CHE)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 交通行動分析に基づくインターネットユーザ人口統計の予測は,ネットワーク管理者の意思決定のための有効な手がかりを提供できる。それにもかかわらず,既存の研究の大部分は手作業の特徴に頼り,それらはまた情報マイニングの浅さと予測目標における限界に悩まされている。本論文では,トラヒック分析によるインターネットユーザ人口統計の予測に対する階層的ニューラルネットワークソリューションであるArgusを提案した。Argusは,埋込みのためのオートエンコーダと予測のための完全接続ネットから成る階層的ニューラルネットワーク構造である。埋込み層では,入力データの高レベル特徴を学習し,それらの識別力を強化するためのカスタマイズ正則化法を行った。分類層において,埋込みをサンプルのラベル予測に変換した。エンドツーエンド学習とアーキテクチャ制御のためのArgusに統合損失関数を提供した。Argusは,実世界データセットに基づく実験で有望な性能を示し,そこでは,多くのメトリックスは,複数の予測ターゲットで一般的な機械学習技術により達成されるものより優れている。更なる実験は,統合損失関数がArgus性能を促進でき,訓練過程中の特定の損失成分の寄与を検証した。実験に従って,ハイパーパラメータの経験的設定を与えた。Copyright 2021 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  学習 ,  損失関数 ,  *ニューラルネットワーク ,  エンドツーエンド方式 ,  正則化 ,  計算機アーキテクチャ ,  カスタム化 ,  *交通行動
準シソーラス用語： ハイパーパラメータ ,  入力データ ,  自己符号化器 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： ユーザ人口統計予測 ,  交通行動分析 ,  ニューラルネットワーク ,  階層構造 ,  統合損失関数

分類 (2件)： ニューロコンピュータ  (JC06010Q) ,  人工知能  (JE08000Z)

引用文献 (32件)：

• Karagiannis, T. Profiling the end host. In Proceedings of the International Conference on Passive and Active Network Measurement, Louvain-la-Neuve, Belgium, 5-6 April 2007.
• Xia, N.; Song, H.H.; Liao, Y.; Iliofotou, M.; Nucci, A.; Zhang, Z. Mosaic: Quantifying privacy leakage in mobile networks. ACM SIGCOMM Comput. Commun. Rev. 2013, 43, 279-290.
• Jaber, M.; Cascella, R.G.; Barakat, C. Using host profiling to refine statistical application identification. In Proceedings of the IEEE INFOCOM 2012, Orlando, FL, USA, 25-30 March 2012.
• Qin, T. Behavior spectrum: An effective method for user’s web access behavior monitoring and measurement. In Proceedings of the IEEE Global Communications Conference (GLOBECOM), Anaheim, CA, USA, 3-7 December 2012.
• Gonzalez, R.; Soriente, C.; Laoutaris, N. User profiling in the time of https. In Proceedings of the 2016 Internet Measurement Conference, Santa Monica, CA, USA, 14-16 November2016.

タイトルに関連する用語 (7件)： ニューラルネットワーク ,  インターネット ,  人口 ,  統計 ,  交通 ,  行動 ,  予測