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

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  • Network Failure Detection System based on Tweet Analysis Using Machine Learning and Statistical Anomaly Detection

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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．

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.

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