P2PTVトラヒック分類における2段階クラスタリング方式

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タイトル別名
  • A Two-Stage Clustering Method for P2PTV Traffic Classification

抄録

本論文では,近年注目を集めているP2P(Peer-to-peer)方式による映像配信サービス(P2PTV)により発生するトラヒックを分析,分類することを目的として,2段階クラスタリング方式を提案する.映像コンテンツを長時間視聴するP2PTVでは,視聴中にもピアの参加・離脱が発生しトラヒック特性が動的に変化する.筆者らは,P2PTVトラヒックを単位時間ごとのデータユニットに分割し,機械学習の一つであるクラスタリングを用いてトラヒック構成要素としての単位トラヒックの抽出を行っている.しかし,複数コンテンツのデータを全てまとめてクラスタリングすると,出現頻度の偏りから適切に分類されない問題があった.提案手法では,コンテンツごとにクラスタリングした結果からクラスタ特徴量を作成し,これらをまとめて再度クラスタリングすることで,出現頻度の偏りを抑制している.100本のP2PTVコンテンツ視聴時のトラヒックデータを用いて提案手法のクラスタリング特性を分析するとともに,従来手法との比較評価を行う.

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詳細情報 詳細情報について

  • CRID
    1390568772521941632
  • DOI
    10.14923/transcomj.2020aip0003
  • ISSN
    18810209
  • 本文言語コード
    ja
  • データソース種別
    • JaLC
  • 抄録ライセンスフラグ
    使用不可

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