التفاصيل البيبلوغرافية
| العنوان: |
Dynamic network resources optimization based on machine learning and cellular data mining ; Optimisation dynamique des ressources des réseaux cellulaires basée sur des techniques d'analyse de données et des techniques d'apprentissage automatique |
| المؤلفون: |
Hammami, Seif Eddine |
| المساهمون: |
Evry, Institut national des télécommunications, Afifi, Hossam |
| سنة النشر: |
2018 |
| المجموعة: |
theses.fr |
| مصطلحات موضوعية: |
Optimisation des ressources des réseaux, CDR (Call Detail Records), Apprentissage automatique, Analyse de données, Classification de réseaux, Prédiction de la charge de réseau, Détection des anomalies de réseau, Planification dynamique, Network resource optimization, Machine learning, Data mining, Network classification, Load prediction, Anomaly detection, Dynamic planning |
| الوصف: |
Les traces réelles de réseaux cellulaires représentent une mine d’information utile pour améliorer les performances des réseaux. Des traces comme les CDRs (Call detail records) contiennent des informations horodatées sur toutes les interactions des utilisateurs avec le réseau sont exploitées dans cette thèse. Nous avons proposé des nouvelles approches dans l’étude et l’analyse des problématiques des réseaux de télécommunications, qui sont basé sur les traces réelles et des algorithmes d’apprentissage automatique. En effet, un outil global d’analyse de données, pour la classification automatique des stations de base, la prédiction de la charge de réseau et la gestion de la bande passante est proposé ainsi qu’un outil pour la détection automatique des anomalies de réseau. Ces outils ont été validés par des applications directes, et en utilisant différentes topologies de réseaux comme les réseaux WMN et les réseaux basés sur les drone-cells. Nous avons montré ainsi, qu’en utilisant des outils d’analyse de données avancés, il est possible d’optimiser dynamiquement les réseaux mobiles et améliorer la gestion de la bande passante. ; Real datasets of mobile network traces contain valuable information about the network resources usage. These traces may be used to enhance and optimize the network performances. A real dataset of CDR (Call Detail Records) traces, that include spatio-temporal information about mobile users’ activities, are analyzed and exploited in this thesis. Given their large size and the fact that these are real-world datasets, information extracted from these datasets have intensively been used in our work to develop new algorithms that aim to revolutionize the infrastructure management mechanisms and optimize the usage of resource. We propose, in this thesis, a framework for network profiles classification, load prediction and dynamic network planning based on machine learning tools. We also propose a framework for network anomaly detection. These frameworks are validated using different network ... |
| نوع الوثيقة: |
thesis |
| اللغة: |
English |
| العلاقة: |
http://www.theses.fr/2018TELE0015/documentTest |
| الإتاحة: |
http://www.theses.fr/2018TELE0015/documentTest |
| حقوق: |
Open Access ; http://purl.org/eprint/accessRights/OpenAccessTest |
| رقم الانضمام: |
edsbas.1FD91734 |
| قاعدة البيانات: |
BASE |
