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文檔簡介
基于社區(qū)的覆蓋網(wǎng)監(jiān)測與故障推理系統(tǒng)的開題報告一、研究背景及意義隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及,人們越來越依賴于網(wǎng)絡(luò),網(wǎng)絡(luò)的可靠性、穩(wěn)定性成為人們最為關(guān)注的問題之一。特別是在數(shù)字社區(qū)等場景下,由于用戶的密集性,網(wǎng)絡(luò)的覆蓋和傳輸質(zhì)量會對用戶體驗產(chǎn)生極大影響。因此,對這些場景下的網(wǎng)絡(luò)覆蓋和傳輸質(zhì)量進行監(jiān)測和故障推理,已經(jīng)成為必要的工作之一。目前,傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測系統(tǒng)主要基于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的性能指標,例如帶寬利用率、延遲等。這些指標雖然能夠反映出網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的狀態(tài),但是無法準確地描述網(wǎng)絡(luò)覆蓋和傳輸質(zhì)量的問題,且監(jiān)測設(shè)備需分布在千、萬級別,維護成本較高;同時這些指標也無法快速地推斷出問題的所在或者原因。基于社區(qū)的覆蓋網(wǎng)監(jiān)測與故障推理系統(tǒng)的研究,可以根據(jù)用戶所在的社區(qū),專門監(jiān)測和分析社區(qū)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)覆蓋和傳輸質(zhì)量,增強網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測的針對性和可靠性;對于網(wǎng)絡(luò)故障的推理,則可以通過對社區(qū)內(nèi)不同用戶的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量進行分析,結(jié)合故障數(shù)據(jù)庫和歷史數(shù)據(jù),快速地推斷出故障的原因和所在,從而減少了維護人員的工作量,加速故障的修復(fù)速度。二、現(xiàn)有研究現(xiàn)狀目前,已經(jīng)存在一些基于社區(qū)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測和故障定位的研究工作,主要的思路可以分為以下幾種:(1)基于主題的社區(qū)劃分法該方法主要是通過分析用戶對不同主題的討論頻率和互動程度,來劃分出不同的社區(qū),從而實現(xiàn)對社區(qū)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的監(jiān)測和故障定位。該方法主要的優(yōu)點是能夠自動地劃分社區(qū),并且具有較高的準確性,但是由于社區(qū)的劃分需要耗費大量的計算資源,并且無法處理社區(qū)交叉和部分重疊的問題,因此實際應(yīng)用有一定局限性。(2)基于地理位置的社區(qū)劃分法該方法主要是通過分析用戶所在的地理位置,來劃分出不同的社區(qū),從而實現(xiàn)對社區(qū)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的監(jiān)測和故障定位。該方法主要的優(yōu)點是能夠比較簡單地劃分出社區(qū),并且能夠處理社區(qū)交叉和部分重疊的問題,但是由于網(wǎng)絡(luò)工程的覆蓋范圍較廣,社區(qū)的劃分仍然存在一定的誤差,因此需要結(jié)合其他算法進行優(yōu)化。(3)基于流量的社區(qū)劃分法該方法主要是通過分析用戶之間的流量交換情況,來劃分出不同的社區(qū),從而實現(xiàn)對社區(qū)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)的監(jiān)測和故障定位。該方法主要的優(yōu)點是能夠較準確地劃分出社區(qū),并且能夠避免社區(qū)劃分的誤差,但是由于需要對大量的流量數(shù)據(jù)進行處理,計算復(fù)雜度較高,并且難以處理非常大規(guī)模的網(wǎng)絡(luò)。三、研究內(nèi)容與方法本研究的主要內(nèi)容為基于社區(qū)的覆蓋網(wǎng)監(jiān)測與故障推理系統(tǒng),研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面:(1)社區(qū)劃分方法研究本研究將結(jié)合主題、地理位置和流量等多種因素,提出一種新的社區(qū)劃分方法,從而更加準確地劃分出社區(qū)。該方法將采用機器學(xué)習(xí)算法和聚類分析等方法,對社區(qū)內(nèi)用戶的行為數(shù)據(jù)進行分析,從而劃分出各自的社區(qū)。(2)網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)監(jiān)測方法研究本研究將設(shè)計一種基于網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)的監(jiān)測方法,從而實現(xiàn)對社區(qū)內(nèi)網(wǎng)絡(luò)覆蓋和傳輸質(zhì)量的實時監(jiān)測。該方法將采用時間序列預(yù)測和異常檢測等方法,對網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)進行分析,從而及時發(fā)現(xiàn)潛在的故障問題。(3)網(wǎng)絡(luò)故障推理方法研究本研究將設(shè)計一種基于機器學(xué)習(xí)和知識圖譜的故障推理方法,從而快速地推斷出故障的原因和所在。該方法將采用深度學(xué)習(xí)算法和知識圖譜建模等方法,對社區(qū)內(nèi)多個用戶的網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量數(shù)據(jù)進行分析,從而推斷出故障的概率和故障的位置。四、研究計劃本研究的時間安排如下:第一年:完成社區(qū)劃分方法研究
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