MonTrees：蜂窝网络中网络异常的自动检测与分类
网络与互联网体系结构
2021-08-31 v1 统计计算
统计方法学
摘要
蜂窝网络的活跃增长与动态特性使得网络故障排查颇具挑战。近年来，利用机器学习识别网络问题获得了大量关注，从而显著改善了蜂窝网络服务。在本文中，我们提出了一种新颖的方法论，将蜂窝网络中的故障识别过程自动化，并对网络异常进行分类，该方法结合了监督与无监督机器学习算法。我们使用通过路测测量以及经由 MONROE 平台获取的商用运营移动网络真实数据进行的实验表明，我们的方法能够自动识别并分类网络异常，从而支持及时且精确的故障排查行动。
引用
@article{arxiv.2108.13156,
title = {MonTrees: Automated Detection and Classification of Networking Anomalies in Cellular Networks},
author = {Mohamed Moulay and Rafael Garcia Leiva and Pablo J. Rojo Maroni and Vincenzo Mancuso and Antonio Fernandez Anta and Ali Safari Khatouni},
journal= {arXiv preprint arXiv:2108.13156},
year = {2021}
}
备注
15 pages, 15 figures