Nätverken genererar ständigt en enorm mängd rik mångfaldig information. Sådan information skapar spännande möjligheter för nätverksanalyser. En stor utmaning för att möjliggöra effektiv nätverksanalys är dock att det saknas data, mätfel och avvikelser. Trots betydande arbete inom nätverksanalys återstår grundläggande frågor: i) de befintliga verken inte uttryckligen tar hänsyn till avvikelser eller mätbuller, och orsakar allvarlig försämring av prestandan under betydande buller eller avvikelser, och ii) de antar att nätmatriser har en struktur med låg rang, vilket kanske inte håller i verkligheten. För att ta itu med dessa frågor utvecklar vi i detta dokument LENS nedbrytning, en ny teknik för att exakt sönderdela en nätverksmatris till en lågvärdig matris, en gles anomalimatris, en felmatris och en liten bullermatris. LENS har följande fina egenskaper: (i) det är allmänt: det kan effektivt stödja matriser med eller utan anomalier, och har låg rank eller inte, (ii) dess parametrar är självjusterade så att det kan anpassa sig till olika typer av data, (iii) det är korrekt genom att införliva domän kunskap, såsom temporal lokalitet, rumslig lokalitet, och inledande uppskattning (t.ex., erhållits från modeller), (iv) det är mångsidigt och kan stödja många tillämpningar inklusive saknade värde interpolation, förutsägelse, och anomali upptäckt. Vi tillämpar LENS på ett brett utbud av nätverksmatriser från 3G, WiFi, mesh, sensornätverk och Internet. Våra resultat visar att LENS avsevärt överträffar toppmoderna kompressiva avkänningssystem.
Baserat på kompressiv avkänningsteknik, Chen et al. REF bryter ner en saknad trafikmatris i en lågvärdig trafikmatris, en gles yttermatris, en felmatris och en liten bullermatris.
Robust network compressive sensing
{'venue': "MobiCom '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}