WEKO3
アイテム
機械学習を用いたキャンパス内Wi-Fiトラヒック予測のためのデータ収集拠点数削減手法
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/240196
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/2401969851b9d1-1719-4555-bed6-a0fa62612f50
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
|---|---|---|
IPSJ-DICOMO2024080.pdf (1.5 MB)
2026年6月19日からダウンロード可能です。
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Copyright (c) 2024 by the Information Processing Society of Japan
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| 非会員：¥660, IPSJ:学会員：¥330, DLIB:会員：¥0 | ||
| Item type | Symposium(1) | |||||||||||||
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| 公開日 | 2024-06-19 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| タイトル | 機械学習を用いたキャンパス内Wi-Fiトラヒック予測のためのデータ収集拠点数削減手法 | |||||||||||||
| タイトル | ||||||||||||||
| 言語 | en | |||||||||||||
| タイトル | A Method to Reduce the Number of Data Collection Points for On-campus Wi-Fi Traffic Prediction Using Machine Learning | |||||||||||||
| 言語 | ||||||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_5794 | |||||||||||||
| 資源タイプ | conference paper | |||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学大学院情報科学研究科 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 滋賀大学データサイエンス学系 | ||||||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||||||
| 大阪大学サイバーメディアセンター | ||||||||||||||
| 著者名 |
坂谷, 遥平
× 坂谷, 遥平
× 矢野, 英人
× 義久, 智樹
× 下西, 英之
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| 論文抄録 | ||||||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||||||
| 内容記述 | 近年，W-ifiアクセスポイントや環境センサなどの広域に存在するデバイスから得たデータ群の分析に機械学習が多く用いられている．ここでは，それぞれのデバイスが持つデータを一ヶ所に収集し，それらを機械学習のモデルに与える事でモデル訓練を行う．収集する拠点数を増加させるほどこのモデルの精度は向上するが，比例してデータの収集や分析に関わる労力や計算資源の負荷が増大するという問題がある． そこで本研究では，多数のデバイスのうち実際にデータを収集・分析するものを一部に絞ってモデルの訓練を行い，そこから残りのデバイスから得られるであろうデータを予測することで，データ収集拠点数を削減する手法を提案する．提案手法を大阪大学のキャンパスW-ifiネットワーク(ODINS)により提供されたアクセスポイントごとのトラヒック量を実データとして用いた実験により評価した結果，提案手法はデータ収集を受信を取り止めるアクセスポイントをランダムに決定した場合と比較して予測誤差を低下させた上でのデータ収集拠点数を削減できることを確認した． |
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| 書誌情報 |
マルチメディア，分散，協調とモバイルシンポジウム2024論文集 巻 2024, p. 587-594, 発行日 2024-06-19 |
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| 出版者 | ||||||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||||||
