Abstract-Traffic lärande och förutsägelse är kärnan i utvärderingen av telenätens prestanda och drar till sig mycket uppmärksamhet i trådbundna bredbandsnät. Nu, som drar nytta av de stora data i cellulära nätverk, blir det möjligt att göra analyserna ett steg längre in i applikationsnivån. I detta dokument samlar vi först in en betydande mängd trafikdata på applikationsnivå från mobilnätsoperatörer. Efteråt, med hjälp av trafik "stora data", gör vi en omfattande studie över modellering och förutsägelse ramar för mobilnätstrafik. Våra resultat visar att det allmänt finns vissa trafikstatistik modellering egenskaper hos en tjänst eller applikation granularitet, inklusive α-stabil modellerad egenskap i den tidsmässiga domänen och glesheten i den rumsliga domänen. Men olika tjänstetyper av applikationer har tydliga parameterinställningar. Dessutom föreslår vi en ny ram för trafikprognoser för att omfatta och utforska dessa tidigare nämnda egenskaper och sedan utveckla en ordboksbaserad metod för alternerande riktning för att lösa det. Slutligen undersöker vi effektiviteten och robustheten i det föreslagna ramverket för olika typer av trafik på tillämpningsnivå. Våra simuleringsresultat visar att det föreslagna ramverket kan erbjuda en enhetlig lösning för trafikinlärning på applikationsnivå och prognoser och väsentligt bidra till att lösa modellerings- och prognosfrågor. Index Terms-Big data, cellulära nätverk, trafik förutsägelse, α-stabila modeller, ordbok lärande, alternativ riktning metod, gles signal återhämtning.
REF analyserar trafik på applikationsnivå och visar att trafiken på en tjänst eller applikation har en tabell modellerad egenskap i den tidsmässiga domänen och glesheten i den rumsliga domänen.
The Learning and Prediction of Application-Level Traffic Data in Cellular Networks
{'venue': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'journal': 'IEEE Transactions on Wireless Communications', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}