Vi presenterar en metod baserad på matris factorization och lutning nedstigning för att förutsäga antalet sessioner etablerade i åtkomstpunkterna för ett Wi-Fi-nätverk enligt användarnas beteende. Eftersom det nätverk som beaktas i detta arbete övervakas och kontrolleras av programvara för att hantera användare och resurser i realtid, kan vi betrakta det som ett cyberfysiskt system som interagerar med den fysiska världen genom åtkomstpunkter, vars krav kan förutses enligt användarnas aktivitet. Dessa pre-dictions är användbara för att flytta eller förstärka vissa åtkomstpunkter enligt den förändrade fysiska miljön. I detta arbete föreslår vi en förutsägelsemodell baserad på maskininlärningsteknik, som valideras genom att jämföra förutsägelseresultaten med verkliga användares aktivitet. Våra experiment samlade aktiviteten hos 1095 användare som krävde 26.673 nätverkssessioner under en månad i ett Wi-Fi-nätverk bestående av 10 accesspunkter, och resultaten är kvalitativt giltiga med avseende på tidigare kunskap. Vi kan dra slutsatsen att vårt förslag är lämpligt för att förutsäga efterfrågan på sessioner i åtkomstpunkter när vissa enheter tas bort med hänsyn till den vanliga aktiviteten hos nätverksanvändarna.
Slutligen nämner vi ett tidigare arbete där vi validerade en metod baserad på Recommender Systems (RS) för att förutsäga antalet roaminger i AP-REF efter att ha tagit bort en av dem.
Context-aware prediction of access points demand in Wi-Fi networks
{'venue': 'Comput. Networks', 'journal': 'Comput. Networks', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}