Nättrafikens matris används i stor utsträckning i nätverksdrift och nätverkshantering. Det är därför av avgörande betydelse att analysera komponenterna och strukturen i nätverkstrafiken matris, för vilka flera matematiska metoder såsom Principal Component Analysis (PCA) föreslogs. I detta dokument hävdar vi först att PCA presterar dåligt för att analysera trafikmatris som förorenas av stora volym anomalier, och sedan föreslå en ny nedbrytningsmodell för nätet trafikmatris. Enligt denna modell utför vi den strukturella analysen genom att dela upp nätets trafikmatris i tre undermatriser, nämligen den deterministiska trafiken, den anomalitrafik och bullertrafikmatrisen, som liknar Robust Principal Component Analysis (RPCA) problem som tidigare studerats i [13]. Baserat på metoden Relaxed Principal Component Pursuit (Relaxed PCP) och algoritmen Accelerated Proximal Gradient (APG) presenterar vi en iterativ metod för att bryta ner en trafikmatris och demonstrera dess effektivitet och flexibilitet genom experimentella resultat. Slutligen diskuterar vi ytterligare flera inslag i den deterministiska trafiken och bullertrafiken. Vår studie utvecklar en ny metod för problemet med strukturanalys av trafikmatrisen, som är robust mot föroreningar av stora volymavvikelser.
För att övervinna dessa brister, Wang et al. REF presenterar en iterativ metod för att bryta ner en fullständig trafikmatris i en normal trafikmatris och en avvikande matris, som bygger på metoden Relaxed Principal Component Pursuit (Relaxed PCP).
Structural Analysis of Network Traffic Matrix via Relaxed Principal Component Pursuit
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Networking and Internet Architecture', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}