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  1. 論文誌(トランザクション)
  2. コンシューマ・デバイス&システム(CDS)
  3. Vol.10
  4. No.2

機械学習を用いたツイート解析と統計的異常検知による通信障害検出システム

https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204593
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/204593
af274ff4-daf9-48b0-9350-ac7a4bb9e1d0
名前 / ファイル ライセンス アクション
IPSJ-TCDS1002003.pdf IPSJ-TCDS1002003.pdf (2.2 MB)
Copyright (c) 2020 by the Information Processing Society of Japan
オープンアクセス
Item type Trans(1)
公開日 2020-05-13
タイトル
タイトル 機械学習を用いたツイート解析と統計的異常検知による通信障害検出システム
タイトル
言語 en
タイトル Network Failure Detection System based on Tweet Analysis Using Machine Learning and Statistical Anomaly Detection
言語
言語 jpn
キーワード
主題Scheme Other
主題 [研究論文] 機械学習,SVM,異常検知,自然言語処理,テキスト解析
資源タイプ
資源タイプ識別子 http://purl.org/coar/resource_type/c_6501
資源タイプ journal article
著者所属
ドコモ・テクノロジ株式会社/現在,ソフトバンク株式会社
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属
株式会社NTTドコモ
著者所属
株式会社NTTドコモ/現在,株式会社みらい翻訳
著者所属(英)
en
DOCOMO Technology, Inc. / Presently with SoftBank, Corporation
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, INC.
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, INC.
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, INC.
著者所属(英)
en
NTT DOCOMO, INC. / Presently with Mirai Translate, Inc.
著者名 山田, 尚志

× 山田, 尚志

山田, 尚志

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落合, 桂一

× 落合, 桂一

落合, 桂一

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横井, 靖弘

× 横井, 靖弘

横井, 靖弘

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神山, 剛

× 神山, 剛

神山, 剛

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鳥居, 大祐

× 鳥居, 大祐

鳥居, 大祐

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著者名(英) Hisashi, Yamada

× Hisashi, Yamada

en Hisashi, Yamada

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Keiichi, Ochiai

× Keiichi, Ochiai

en Keiichi, Ochiai

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Yasuhiro, Yokoi

× Yasuhiro, Yokoi

en Yasuhiro, Yokoi

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Takeshi, Kamiyama

× Takeshi, Kamiyama

en Takeshi, Kamiyama

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Daisuke, Torii

× Daisuke, Torii

en Daisuke, Torii

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論文抄録
内容記述タイプ Other
内容記述 移動体通信網は生活インフラとして欠かせないものとなっており,通信サービスの安定供給が求められている.一方,TwitterなどのSNSではユーザが感知した実世界の状況がリアルタイムに共有されるため,SNSへの投稿を解析することで実世界で発生する事象を把握できる.本稿では,機械学習による通信障害に関する投稿の分類と,投稿数の時系列データに対する異常検知により通信障害を検出するシステムを提案し,提案システムを実際の通信障害事例により評価した.
論文抄録(英)
内容記述タイプ Other
内容記述 Mobile communication networks are indispensable as a life infrastructure, and a stable supply of network services is required. On the other hand, in the SNS such as Twitter, the real-world situation sensed by the user is shared in real time. Therefore, it is possible to grasp the events that occur in the real world by analyzing posts to SNS. In this paper, we propose a system for detecting network failures by classifying posts related to network failures by machine learning and detecting anomalies in the time series of the number of posts. Furthermore, the proposed system was evaluated by actual network failure cases.
書誌レコードID
収録物識別子タイプ NCID
収録物識別子 AA12628043
書誌情報 情報処理学会論文誌コンシューマ・デバイス&システム(CDS)

巻 10, 号 2, p. 1-10, 発行日 2020-05-13
ISSN
収録物識別子タイプ ISSN
収録物識別子 2186-5728
出版者
言語 ja
出版者 情報処理学会
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Ver.1 2025-01-19 20:08:52.293227
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