Abstract-Mobile nätverk har information om användarna samt nätverket. Sådan information är användbar för att göra nätverket från början till slut synligt och intelligent. Stor dataanalys kan effektivt analysera användar- och nätverksinformation, hitta meningsfulla insikter med hjälp av verktyg för maskininlärning. Med hjälp av stordataanalys och maskininlärning bidrar detta arbete på tre sätt. Först använder vi samtalsdetaljerna (CDR) data för att upptäcka avvikelser i nätverket. För autentisering och verifiering av anomalier använder vi k-means clustring, en oövervakad maskininlärningsalgoritm. Genom effektiv upptäckt av anomalier kan vi gå vidare till lämplig design för resursfördelning samt feldetektering och undvikande. För det andra, vi förbereder anomali-fria data genom att ta bort onormala aktiviteter och träna en neural nätverksmodell. Genom att passera anomali och anomali-fria data genom denna modell, observerar vi effekten av anomali aktiviteter i utbildning av modellen och även observera genomsnittliga fyrkantiga fel av anomali och anomali fri data. Slutligen använder vi en autoregressiv integrerad glidande medelvärde (ARIMA) modell för att förutsäga framtida trafik för en användare. Genom enkel visualisering visar vi att anomali fri data bättre generaliserar lärande modeller och presterar bättre på förutsägelse uppgift.
I REF använder författarna CDRs av dataseten för att upptäcka avvikelser i nätverket (dvs. oväntade och oregelbundna beteende användare) och förutsäga framtida trafik med hjälp av maskininlärningsalgoritmer.
Call Detail Records Driven Anomaly Detection and Traffic Prediction in Mobile Cellular Networks
{'venue': '10.1109/ACCESS.2018.2859756', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}