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講演抄録/キーワード
講演名 2019-08-02 15:20
アクセスパターンに基づいたトラヒック予測手法
駒井友香NTT)・木村達明阪大)・○小林正裕原田薫明NTTIN2019-22
抄録 (和) 通信形態の多様化により,通信トラヒックの変動要因が複雑化しており,これらの変動要因を踏まえたトラヒック予測が求められている.しかし,膨大な数のサービス・ユーザ毎に予測する方法では,計算量の増大や予測精度の低下が見込まれる.そこで本稿では,類似するサービス・ユーザの特徴を捉えたアクセスパターンを抽出してトラヒックをグループ化し,グループ毎にトラヒック変動を予測する手法を提案する.提案手法では,非負値テンソル因子分解(NTF: Non-negative Tensor Factorization)と時系列予測手法であるSARIMA(Seasonal AutoRegressive Integrated Moving Average)モデルを用いて,アクセスパターンに基づくトラヒック予測を行う.トラヒックデータとして大学内ネットワークで取得したDNS(Domain Name System)クエリログを用い,提案手法の性能を評価した. 
(英) Due to the emergence of diverse network services and devices, traffic patterns in recent networks become highly complicated. This recent trend raises a new need for network operators to perform traffic prediction based on users’ network access patterns. However, predicting traffic of each user or service requires huge computing resources and may cause degradation of prediction accuracy. In this paper, we propose a novel traffic prediction method based on users’ access patterns. Our method automatically extracts hidden users’ access patterns from traffic data by using NTF (Non-negative Tensor Factorization), and predicts future traffic for each access pattern on the basis of a SARIMA (Seasonal Auto-Regressive Integrated Moving Average) model. We evaluate our method using real DNS (Domain Name System) query logs captured at a campus network.
キーワード (和) トラヒック予測 / アクセスパターン / 非負値テンソル因子分解(NTF) / SARIMAモデル / / / /  
(英) Traffic Prediction / Users’ Access Patterns / NTF / SARIMA Model / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 119, no. 158, IN2019-22, pp. 43-46, 2019年8月.
資料番号 IN2019-22 
発行日 2019-07-25 (IN) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード IN2019-22

研究会情報
研究会 CCS IN  
開催期間 2019-08-01 - 2019-08-02 
開催地(和) KIKI 知床 ナチュラルリゾート 
開催地(英) KIKI SHIRETOKO NATURAL RESORT 
テーマ(和) ネットワークの科学、将来ネットワーク 、クラウド/SDN/仮想化、コンテンツ配信・流通、及び一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IN 
会議コード 2019-08-CCS-IN 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) アクセスパターンに基づいたトラヒック予測手法 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) Traffic Prediction by Extracting Users' Access Patterns 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) トラヒック予測 / Traffic Prediction  
キーワード(2)(和/英) アクセスパターン / Users’ Access Patterns  
キーワード(3)(和/英) 非負値テンソル因子分解(NTF) / NTF  
キーワード(4)(和/英) SARIMAモデル / SARIMA Model  
キーワード(5)(和/英) /  
キーワード(6)(和/英) /  
キーワード(7)(和/英) /  
キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 駒井 友香 / Yuka Komai / コマイ ユカ
第1著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 木村 達明 / Tatsuaki Kimura / キムラ タツアキ
第2著者 所属(和/英) 大阪大学 (略称: 阪大)
Osaka University (略称: Osaka Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 小林 正裕 / Masahiro Kobayashi / コバヤシ マサヒロ
第3著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 原田 薫明 / Shigeaki Harada / ハラダ シゲアキ
第4著者 所属(和/英) 日本電信電話株式会社 (略称: NTT)
NTT Corporation (略称: NTT)
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講演者 第3著者 
発表日時 2019-08-02 15:20:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 IN 
資料番号 IN2019-22 
巻番号(vol) vol.119 
号番号(no) no.158 
ページ範囲 pp.43-46 
ページ数
発行日 2019-07-25 (IN) 


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