講演抄録/キーワード |
講演名 |
2020-01-10 11:25
[奨励講演]P2PTV単位トラヒック分類における2段階クラスタリング方式とその評価 ○大岡里奈・三好 匠・山崎 託(芝浦工大) ICM2019-39 LOIS2019-54 |
抄録 |
(和) |
ユーザ端末(ピア)間で直接通信するP2P(Peer-to-peer)方式を利用した映像配信サービス(P2PTV)が注目を浴びている.P2PTVはクライアント/サーバ方式とは異なったトラヒックを発生するため,効率的なネットワーク設計や帯域制御のためにP2PTVトラヒックの特性を十分に理解する必要がある.そこで,P2PTVトラヒックの把握を目的として,機械学習を用いたクラスタリング手法が多数検討されている.これらの手法では,動画をコンテンツごとに視聴した場合のトラヒック分類が行われているが,ユーザのサービスへの動的な参加・離脱特性からコンテンツ視聴中でもピア数やスループットなどの指標が変動する.筆者らは,P2PTVトラヒックをコンテンツごとに単位時間に分割し,クラスタリングを用いて単位トラヒックを抽出する手法を提案している.しかし,抽出された単位トラヒックはコンテンツに依存しており,他のコンテンツで出現した単位トラヒックとは関連性がない.本稿では,コンテンツに依存しない共通の単位トラヒックを抽出するため,コンテンツごとにクラスタリングされた単位トラヒックからそのクラスタの特性要素を作成し,再度クラスタリングを行う2段階クラスタリング方式を提案する.100本のP2PTVコンテンツを対象とし,提案手法により分類されたクラスタリング特性について分析を行うとともに,分類精度について1段階クラスタリングとの比較評価を行う. |
(英) |
Peer-to-peer-based video streaming (P2PTV) in which user terminals (peers) directly communicate with each other has attracted attention due to the increase of popularity of video distribution services. Since the generated traffic is very different from the client/server model, it is necessary to understand the characteristics of P2PTV traffic for the network design and management. In our previous studies, we have obtained P2PTV traffic in watching each video content for a long time and analyzed the characteristics by classifying the obtained traffic data. However, the indices such as the number of peers and throughput fluctuate even during content viewing since the users dynamically join or leave the services. we then proposed a time-series P2PTV traffic classification method, but the extracted unit traffic is dependent on the content and not related to other unit traffic that appeared in other contents. In this paper, therefore, we propose a two-stage clustering method in order to extract common unit traffic independent of the contents. The proposed method first performs the first-stage unit traffic clustering on each video content, then creates the feature elements of the obtained clusters, and finally performs the second-stage clustering again. We also analyze traffic characteristics from the classification results of 100 P2PTV traffic data and evaluate the classification accuracy comparing with one-stage clustering. |
キーワード |
(和) |
P2PTV / 2段階クラスタリング / トラヒック分析 / 機械学習 / / / / |
(英) |
P2PTV / Two-stage clustering / Traffic analysis / Machine learning / / / / |
文献情報 |
信学技報, vol. 119, no. 358, ICM2019-39, pp. 51-56, 2020年1月. |
資料番号 |
ICM2019-39 |
発行日 |
2020-01-02 (ICM, LOIS) |
ISSN |
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 |
ICM2019-39 LOIS2019-54 |
研究会情報 |
研究会 |
LOIS ICM |
開催期間 |
2020-01-09 - 2020-01-10 |
開催地(和) |
アルカスSASEBO(佐世保市) |
開催地(英) |
ARKAS SASEBO |
テーマ(和) |
ライフログ活用技術、オフィス情報システム、ビジネス管理、一般 |
テーマ(英) |
Practical Use of Lifelog, Office Information System, Business Management, etc. |
講演論文情報の詳細 |
申込み研究会 |
ICM |
会議コード |
2020-01-LOIS-ICM |
本文の言語 |
日本語 |
タイトル(和) |
P2PTV単位トラヒック分類における2段階クラスタリング方式とその評価 |
サブタイトル(和) |
|
タイトル(英) |
A Two-stage Clustering Method for P2PTV Unit Traffic Classification and Its Evaluation |
サブタイトル(英) |
|
キーワード(1)(和/英) |
P2PTV / P2PTV |
キーワード(2)(和/英) |
2段階クラスタリング / Two-stage clustering |
キーワード(3)(和/英) |
トラヒック分析 / Traffic analysis |
キーワード(4)(和/英) |
機械学習 / Machine learning |
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) |
大岡 里奈 / Rina Ooka / オオオカ リナ |
第1著者 所属(和/英) |
芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: Shibaura Inst. of Tech.) |
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) |
三好 匠 / Takumi Miyoshi / ミヨシ タクミ |
第2著者 所属(和/英) |
芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: Shibaura Inst. of Tech.) |
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) |
山崎 託 / Taku Yamazaki / ヤマザキ タク |
第3著者 所属(和/英) |
芝浦工業大学 (略称: 芝浦工大)
Shibaura Institute of Technology (略称: Shibaura Inst. of Tech.) |
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第4著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第5著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第5著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第6著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第6著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第7著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第7著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第8著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第8著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第9著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第9著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第10著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第10著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第11著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第11著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第12著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第12著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第13著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第13著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第14著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第14著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第15著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第15著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第16著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第16著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第17著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第17著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第18著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第18著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第19著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第19著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
第20著者 氏名(和/英/ヨミ) |
/ / |
第20著者 所属(和/英) |
(略称: )
(略称: ) |
講演者 |
第1著者 |
発表日時 |
2020-01-10 11:25:00 |
発表時間 |
25分 |
申込先研究会 |
ICM |
資料番号 |
ICM2019-39, LOIS2019-54 |
巻番号(vol) |
vol.119 |
号番号(no) |
no.358(ICM), no.359(LOIS) |
ページ範囲 |
pp.51-56 |
ページ数 |
6 |
発行日 |
2020-01-02 (ICM, LOIS) |
|