ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕНДОВ В ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКЕ - Проблемы Информационных Технологий

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕНДОВ В ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКЕ - Проблемы Информационных Технологий

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕНДОВ В ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКЕ - Проблемы Информационных Технологий

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕНДОВ В ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКЕ - Проблемы Информационных Технологий

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕНДОВ В ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКЕ - Проблемы Информационных Технологий
ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕНДОВ В ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКЕ - Проблемы Информационных Технологий
НАЦИОНАЛЬНАЯ АКАДЕМИЯ НАУК АЗЕРБАЙДЖАНА

№1, 2014

ОБ ОДНОМ МЕТОДЕ ОБНАРУЖЕНИЯ ТРЕНДОВ В ИНТЕРНЕТ-ТРАФИКЕ

Шыхалиев Рамиз Х.

Статья посвящена задаче обнаружения трендов в интернет-трафике. Для этого предлагается использовать алгоритм обнаружения последовательных шаблонов. Обнаружение трендов в интернет-трафике необходимо для принятия правильных решений при управлении компьютерных сетей и позволит выбрать базовые требования и возможные метрики для их мониторинга. (стр. 38-46)

Ключевые слова: интернет-трафик, обнаружение трендов в интернет-трафике, обнаружение последовательных шаблонов, набор часто встречаемых элементов
Литература
  • Zeng B. D., Zhang W. Li, Zhang M., Hong Q. An adaptive  sampling  methodology  for internet  traffic  data  measurement / Proceedings  of the International    Conference on Communication Software and Networks, 2009, Feb. 27–28, pp.215–218.
  • Agrawal R., Srikant R. Mining Sequential Patterns // Journal Intelligent Systems, 1997, vol.9, no.1, pp.33–56.
  • Agrawal R., Srikant R. Mining sequential patterns: Generalizations and performance improvements / Proceedings of the 5th International Conference on Extending Database Technology, 1996, pp.1–17.
  • Han J., Kamber M., Data mining: concepts and techniques. Morgan Kaufmann, 2006.
  • Lamparter O. and Stauffer B., A network traffic  measurement  tool / Proceedings  of the  10th  International  Conference  on Telecommunications, 2003, Feb. 23-Mar., vol.1, pp.1078–1083.
  • Zhanh L., Tang J. Characterization and performance study of IP  traffic in WDM networks // Computer communications, 2001, no.24, pp.1702–1713.
  • Paxson V. Empirically derived analytic models of wide-area TCP connections / IEEE / ACM Trans. Netw., 1994, vol.2, no.4, pp.316–336.
  • Paxson V. and Floyd S., Wide area traffic: the failure of Poisson modeling / IEEE/ACM Trans. Netw., 1995, vol.3, no.3, pp.226–244.
  • Karagiannis T., Papagiannaki K., Faloutsos M. BLINC: multilevel traffic classification in the dark / Proceedings of the Conference on Applications, Technologies, Architectures, and Protocols for Pomputer Communications, 2005, New York, pp.229–240.
  • Zaki M. J. Spade: An efficient algorithm for mining frequent sequences // Machine Learning 2001, vol.42, no.1–2, pp.31–60.
  • Pei J., Han J., Mortazavi-Asl B., etc. Mining sequential patterns by pattern-growth: The prefixspan approach / IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 2004, vol.16, no.11, pp.1424–1440.
  • Zaki M.J. Scalable data  mining  for  rules,  Technical Report Ph.D. Dissertation, University of Rochester, New York, 1998.
  • Ming-Yen Lin, Suh-Yin  Interactive  Sequence Discovery  by  Incremental Mining // An  International Journal  of  Information  Sciences-Informatics  and Computer  Science,  2004, vol.165,  no.3–4, pp.187–205.
  • Mabroukeh RN., Ezeife C. I. A taxonomy of sequential pattern mining algorithms // Journal ACM Computing Surveys, 2010, vol.43, no. 3.
  • Chandra V. Shekhar Rao, Sammula P. Survey on Sequential Pattern Mining Algorithms / International Journal of Computer Applications, 2013, vol.76, no.12, pp.24–31.
  • Parikh M., Chaudhari B. and Chand C., A Comparative Study of Sequential Pattern Mining Algorithms // International Journal of Application or Innovation in Engineering and Management, 2013, vol.2, no.2, pp.103–109.
  • Agrawal R. and Srikant R., Mining sequential patterns. Research Report RJ9910, IBM Almaden Research Center, San Jose, California, October 1994.
  • Pei J., Han J., Mortazavi-Asl B., etc. PrefixSpan: mining  sequential  patterns  efficiently  by  prefix  projected  pattern growth / Proceedings of the 17th International Conference on Data Engineering, 2001, pp.215–226.