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講演抄録/キーワード
講演名 2020-10-01 16:25
[ポスター講演]A Study on Topology Estimation from Observed Network Flows
Keita KitauraRyotaro MatsuoKwansei Gakuin Univ.)・Ryo NakamuraFukuoka Univ.)・Hiroyuki OhsakiKwansei Gakuin Univ.IA2020-11
抄録 (和) 通信ネットワークやソーシャルネットワークに代表される、
時間とともに成長するような大規模ネットワークのトポロジの取得や推定は、
その規模・複雑さ・ダイナミクスのために実現は容易ではない。
一般に、通信ネットワークのトポロジは、
頂点および辺によって構成されるグラフによって表現することが可能であり、
ネットワークトポロジの推定問題は、
部分的な情報からのグラフのトポロジ推定問題として取り扱うことができる。
ネットワークトポロジ推定の問題には、使用可能なデータ、制約、目的関数に
応じてさまざまな種類が含まれる。ネットワークトポロジ推定の問題は、直接的な
推定と間接的な推定の2つのカテゴリに分類できる。間接的なネットワークトポロジ
推定問題では、推定されるネットワークトポロジに関する情報のみが既知である。
この論文では、TOPFLOW(network TOPology inference from FLOW sets )と呼ばれる
間接的なネットワークトポロジー推定法を提案する。TOPFLOWは、ネットワーク内の
ノードで観測される限られた数のフローセットからネットワークのトポロジを推定する。
また、さまざまな構造とスケールを持つさまざまなネットワークを使用した多数の実験を
通じて、TOPFLOWの有効性を調査する。私たちは、いくつかのネットワークトポロジで
測定ノードの比率が増加するにつれて、推定精度がほぼ直線的に増加することが分かった。
(英) Acquisition and estimation of topologies of large-scale evolving networks
such as communication networks and social networks are not trivial because
of their scale, complexity, and dynamics. In general, the topology of a
communication network can be represented as a graph composed of many
vertices and edges. A network topology estimation problem can be formulated
as a graph topology estimation problem with limited knowledge on the graph.
Network topology estimation problems include a range of variants depending
on the data available, constraints, and the objective function. Network
topology estimation problems can be classified into two categories: direct
and indirect. In indirect network topology estimation
problems, only information regarding the network topology to be estimated is
known. In this paper, we propose an indirect network topology estimation
method called TOPFLOW (network TOPology inference from FLOW sets),
which estimates the topology of a network from the limited number of flow
sets observed at measurement nodes in the network. Also, we extensively
investigate the effectiveness of TOPFLOW through a number of experiments
with diverse networks with different structures and scales. Our findings
include that the estimation accuracy grows almost linearly as the ratio of
measurement nodes increases in several network topologies.
キーワード (和) ネットワークトポロジ推定 / 観測フロー / 最短経路長 / / / / /  
(英) Network Topology Inference / Observed Flows / Shortest Path / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 120, no. 177, IA2020-11, pp. 31-31, 2020年10月.
資料番号 IA2020-11 
発行日 2020-09-24 (IA) 
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 IA2020-11

研究会情報
研究会 IA  
開催期間 2020-10-01 - 2020-10-01 
開催地(和) オンライン開催 
開催地(英) Online 
テーマ(和) IA2020 - Workshop on Internet Architecture and Applications 2020 
テーマ(英) IA2020 - Workshop on Internet Architecture and Applications 2020 
講演論文情報の詳細
申込み研究会 IA 
会議コード 2020-10-IA 
本文の言語 英語 
タイトル(和)  
サブタイトル(和)  
タイトル(英) A Study on Topology Estimation from Observed Network Flows 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) ネットワークトポロジ推定 / Network Topology Inference  
キーワード(2)(和/英) 観測フロー / Observed Flows  
キーワード(3)(和/英) 最短経路長 / Shortest Path  
キーワード(4)(和/英) /  
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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) 北浦 敬太 / Keita Kitaura / キタウラ ケイタ
第1著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松尾 涼太郎 / Ryotaro Matsuo / マツオ リョウタロウ
第2著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 中村 遼 / Ryo Nakamura / ナカムラ リョウ
第3著者 所属(和/英) 福岡大学 (略称: 福岡大)
Fukuoka University (略称: Fukuoka Univ.)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 大崎 博之 / Hiroyuki Ohsaki / オオサキ ヒロユキ
第4著者 所属(和/英) 関西学院大学 (略称: 関西学院大)
Kwansei Gakuin University (略称: Kwansei Gakuin Univ.)
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講演者
発表日時 2020-10-01 16:25:00 
発表時間 40 
申込先研究会 IA 
資料番号 IEICE-IA2020-11 
巻番号(vol) IEICE-120 
号番号(no) no.177 
ページ範囲 p.31 
ページ数 IEICE-1 
発行日 IEICE-IA-2020-09-24 


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