玩家私有网络性能预测：从原始数据到基于机器学习与神经网络的数据仓库
网络与互联网体系结构
2021-07-05 v1 机器学习
性能
摘要
玩家私有网络(GPN)是一种客户端/服务器技术，可为在线视频游戏提供比标准互联网连接更可靠、更低延迟的连接。GPN技术的用户受益于跨全球托管和游玩的在线游戏的稳定且高质量的游戏体验。在转换WTFast收集的大量原始网络数据后，我们将清洗后的数据结构化至专用数据仓库中，并利用机器学习和神经网络技术以及商业智能工具完成了广泛的分析。这些分析展示了对网络变化的预测与量化能力，并证明了用户在进行在线游戏会话时通过使用GPN所获得的收益。
引用
@article{arxiv.2107.00998,
title = {Gamers Private Network Performance Forecasting. From Raw Data to the Data Warehouse with Machine Learning and Neural Nets},
author = {Albert Wong and Chun Yin Chiu and Gaétan Hains and Jack Humphrey and Hans Fuhrmann and Youry Khmelevsky and Chris Mazur},
journal= {arXiv preprint arXiv:2107.00998},
year = {2021}
}
备注
8 pages, 12 figures