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基于非监督模型的无线网络异常检测 被引量：1
1
作者 Alexis Huet 胡曼恬 +2 位作者 石路路 代心灵 周鹏 《江苏通信》 2017年第6期38-43,51,共7页
非监督学习方法可自发地描述数据结构并且推导出网络模式,这对于确认非预期的异常行为并及时地检测出新的异常现象的类型是有效的。本文使用不同的非监督模型来分析无线网络中的流量数据,着重于分析流量数据结合时间轴信息的模型。本文... 非监督学习方法可自发地描述数据结构并且推导出网络模式,这对于确认非预期的异常行为并及时地检测出新的异常现象的类型是有效的。本文使用不同的非监督模型来分析无线网络中的流量数据,着重于分析流量数据结合时间轴信息的模型。本文介绍了一个基于高斯概率的潜在语义分析模型——GPLSA,并将该模型与其他方法进行比较,试验结果表明:在一个完全自动化,以数据为驱动的解决方案中,GPLSA可以提供一个稳健的,超前的异常现象检测。 展开更多
关键词 异常检测 无线网络 非监督学习 语义分析模型
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基于Apache Spark田野实验的4G网络使用率预测方法
2
作者 胡曼恬 石路路 +2 位作者 Alexis Huet 代心灵 边荟淞 《江苏通信》 2016年第6期54-58,共5页
很多企业意识到利用合适产品吸引潜在客户这一营销策略的重要性。随着大数据时代的到来,这种定向营销是必然发生的。由于用户的行为具有可追踪性,使得公司可以及时地收集和更新个体的喜好信息。本文设计了一个田野实验,引入了最新的机... 很多企业意识到利用合适产品吸引潜在客户这一营销策略的重要性。随着大数据时代的到来,这种定向营销是必然发生的。由于用户的行为具有可追踪性,使得公司可以及时地收集和更新个体的喜好信息。本文设计了一个田野实验,引入了最新的机器学习算法和人与人之间的社交网络信息,提出一种有效推动运营商4G网络市场占有率的方法。 展开更多
关键词 移动大数据 经分系统数据 局部社交网络数据 机器学习 网络使用率
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