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| 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 |
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| 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) | |
| PDFダウンロード | DE2017-20 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | DE IPSJ-DBS IPSJ-IFAT |
| 開催期間 | 2017-09-18 - 2017-09-20 |
| 開催地（和） | お茶の水女子大学 |
| 開催地（英） | Ochanomizu University |
| テーマ（和） | ビッグデータを対象とした管理・情報検索・知識獲得，および一般 |
| テーマ（英） | Big Data Management, Information Retrieval, Knowledge Discovery, etc. |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | DE |
| 会議コード | 2017-09-DE-DBS-IFAT |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Model Ensemble for Failure Event Detection using Multiple User Activity Data on the Web |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | 故障予測 / Failure Prediction |
| キーワード(2)（和/英） | イベント検知 / Event Detection |
| キーワード(3)（和/英） | ソーシャルネットワーク / Social Network |
| キーワード(4)（和/英） | 機械学習 / Machine Learning |
| キーワード(5)（和/英） | アンサンブルモデル / Ensemble Model |
| 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） | 大木 基至 / Motoyuki Oki / |
| 第1著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社 (略称： NTTコミュニケーションズ) NTT Communications Corporation (略称： NTT Communications) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 竹内 孝 / Koh Takeuchi / |
| 第2著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (略称： NTT) NTT Communication Science Laboratories (略称： NTT) |
| 第3著者 氏名（和/英/ヨミ） | 植松 幸生 / Yukio Uematsu / |
| 第3著者 所属（和/英） | NTTコミュニケーションズ株式会社 (略称： NTTコミュニケーションズ) NTT Communications Corporation (略称： NTT Communications) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2017-09-19 15:20:00 |
| 発表時間 | 30分 |
| 申込先研究会 | DE |
| 資料番号 | DE2017-20 |
| 巻番号（vol） | vol.117 |
| 号番号（no） | no.212 |
| ページ範囲 | pp.123-128 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2017-09-11 (DE) |
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