Web 上の複数のユーザ行動データを用いたモデルアンサンブル法に基づく故障イベント検知

摘要

モバイルネットワークサービスの安定運用は，ユーザの満足度向上のための重要な課題である．そのためサービス事業者には，サービス品質劣化や故障発生の早期検知と解消が求められている．本研究では，Web を通して得られる多種多様なユーザ行動データを用いた故障イベント検知および予測の問題に取り組む．データのスパース性と時系列性を考慮したユーザ行動データの特徴変換および，機械学習の教師ありモデルを提案する．さらに複数のデータを混合するモデルアンサンブル法への拡張を行う．実データを用いた実験により，故障イベント発生の検知及び将来の故障イベントの予測問題において，提案手法の既存法に対しての有用性を示す．