講演抄録/キーワード |
講演名 |
2017-09-19 15:20
Web上の複数のユーザ行動データを用いたモデルアンサンブル法に基づく故障イベント検知 ○大木基至(NTTコミュニケーションズ)・竹内 孝(NTT)・植松幸生(NTTコミュニケーションズ) DE2017-20 |
抄録 |
(和) |
モバイルネットワークサービスの安定運用は,ユーザの満足度向上のための重要な課題である.そのためサービス事業者には,サービス品質劣化や故障発生の早期検知と解消が求められている.本研究では,Webを通して得られる多種多様なユーザ行動データを用いた故障イベント検知および予測の問題に取り組む.データのスパース性と時系列性を考慮したユーザ行動データの特徴変換および,機械学習の教師ありモデルを提案する.さらに複数のデータを混合するモデルアンサンブル法への拡張を行う.実データを用いた実験により,故障イベント発生の検知及び将来の故障イベントの予測問題において,提案手法の既存法に対しての有用性を示す. |
(英) |
Mobile network service providers aim to maintain stable operation and improve service performance using multiple user's activity data. The data is sometimes corrupted by a number of unusual behavior such as service failure occurrence. In this paper, we address the detection and forecasting problems of finding and extracting failure event. We collect tweets related to the service, search queries on a search box, and web access logs from official web pages. We present the feature extraction for text classification problems and informative representation of the time series. We propose ensemble event detection and forecasting methods using supervised classification models and unsupervised anomaly detection models. Experiments to detect and predict multiple failure events in a content service provider demonstrate the effectiveness of the proposed method. |
キーワード |
(和) |
故障予測 / イベント検知 / ソーシャルネットワーク / 機械学習 / アンサンブルモデル / / / |
(英) |
Failure Prediction / Event Detection / Social Network / Machine Learning / Ensemble Model / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 117, no. 212, DE2017-20, pp. 123-128, 2017年9月. |
資料番号 |
DE2017-20 |
発行日 |
2017-09-11 (DE) |
ISSN |
Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します.(許諾番号:10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) |
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DE2017-20 |