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(NTT) IN2019-22 |
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 |
Online edition: ISSN 2432-6380 |
著作権に ついて |
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IN2019-22 |