論文の概要: Multi-Level Association Rule Mining for Wireless Network Time Series Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.07860v1
• Date: Thu, 15 Dec 2022 14:28:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-16 18:02:43.636782
• Title: Multi-Level Association Rule Mining for Wireless Network Time Series Data
• Title（参考訳）: 無線ネットワーク時系列データのための多レベルアソシエーションルールマイニング
• Authors: Chen Zhu, Chengbo Qiu, Shaoyu Dou, Minghao Liao
• Abstract要約: キーパフォーマンスインジケータ(KPI)は、無線ネットワークサービス品質の監視において非常に重要である。 調整可能な多レベルアソシエーションルールマイニングフレームワークを提案する。 まず、類似した細胞をクラスタ化し、続いてロバスト性とCPを定量化し、専門家の知識を関連ルールマイニングモデルに統合する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.874386012966962
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Key performance indicators(KPIs) are of great significance in the monitoring of wireless network service quality. The network service quality can be improved by adjusting relevant configuration parameters(CPs) of the base station. However, there are numerous CPs and different cells may affect each other, which bring great challenges to the association analysis of wireless network data. In this paper, we propose an adjustable multi-level association rule mining framework, which can quantitatively mine association rules at each level with environmental information, including engineering parameters and performance management(PMs), and it has interpretability at each level. Specifically, We first cluster similar cells, then quantify KPIs and CPs, and integrate expert knowledge into the association rule mining model, which improve the robustness of the model. The experimental results in real world dataset prove the effectiveness of our method.
• Abstract（参考訳）: キーパフォーマンスインジケータ(KPI)は、無線ネットワークサービス品質の監視において非常に重要である。 基地局の関連構成パラメータ(cps)を調整することにより、ネットワークサービス品質を向上させることができる。 しかし、多くのCPがあり、異なる細胞が互いに影響しあう可能性があるため、無線ネットワークデータの関連解析に大きな課題が生じる。 本稿では,工学的パラメータや性能管理(PM)を含む環境情報とともに,各レベルにおける関連ルールを定量的にマイニングする,調整可能な多レベル関連ルールマイニングフレームワークを提案する。 具体的には、まず類似した細胞をクラスタ化し、次にKPIとCPを定量化し、専門家の知識を関連ルールマイニングモデルに統合し、モデルの堅牢性を向上させる。 実世界のデータセットにおける実験結果から,本手法の有効性が証明された。

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