Caracterização e predição de perfis de comportamento de usuários em uma rede sem fio de grande escala utilizando aprendizado de máquina

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Roza, Andreane Spano da
Data de Publicação: 2020
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
Texto Completo: https://app.uff.br/riuff/handle/1/16296
Resumo: Este trabalho propõe um método de tratamento de dados e aplicação de aprendizado de máquinas em uma base de dados gerada a partir da rede sem fio da Universidade Federal Fluminense, com o objetivo de extrair informações relevantes para o desenvolvimento e gerenciamento de redes. Aplicando métodos de tratamento de dados, com o propósito de sintetizar e compactar os dados, a base é remodelada para torná-la mais qualificada para os processos de aprendizagem de máquina. É aplicado um processo de clusterização de dados de forma não-supervisionada, utilizando o algoritmo K-means, é realizada a definição dos perfis dos usuários na rede. A partir da definição desses perfis, é desenvolvida uma aplicação de cadeias de Markov com o intuito predizer os comportamentos futuros dos usuários e, assim, antecipar as demandas da rede. Como resultado são identificados 3 perfis diferentes de tráfego que um usuário pode assumir durante a utilização da rede. O método que utiliza cadeias de Markov prediz os comportamentos dos usuários com uma acurácia de até 81,3%
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