Descobrindo perfis de usuários da internet usando análise não supervisionada

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Barbosa, Anderson de Souza
Data de Publicação: 2019
Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UFRJ
Texto Completo: http://hdl.handle.net/11422/18186
Resumo: A complexidade da Internet está cada vez maior, tudo graças ao crescente número de serviços e ao crescimento da Internet das Coisas. Com isso, o comportamento dos usuários tem ficado cada vez mais diversificado, fazendo com que fique mais difícil entender o que acontece na rede e fazer previsões. E importante para um Provedor ´ de Serviços de Internet (ISP) entender o comportamento de seus usuários para fazer um gerenciamento de rede mais eficiente. Para tentar ajudar os ISPs nessa tarefa, diversos trabalhos tem empregado técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de classificar os diferentes padrões de tráfego na Internet, o que pode ser usado para fazer previsões de tráfego futuro, por exemplo. Com uma proposta parecida, usamos dados coletados de roteadores residenciais em parceria com um ISP brasileiro para criar um modelo de comportamento de usuário. Ao contrário da maioria dos trabalhos neste tema, que utilizam apenas dados de tr´afego, este trabalho também utiliza dados de atraso de rede e perda de pacotes. Primeiramente, utilizamos um método de análise de fatores para modelar os dados e, a partir do modelo obtido, utilizamos uma técnica de clusterização para encontrar grupos de usuários com diferentes perfis.
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Com isso, o comportamento dos usuários tem ficado cada vez mais diversificado, fazendo com que fique mais difícil entender o que acontece na rede e fazer previsões. E importante para um Provedor ´ de Serviços de Internet (ISP) entender o comportamento de seus usuários para fazer um gerenciamento de rede mais eficiente. Para tentar ajudar os ISPs nessa tarefa, diversos trabalhos tem empregado técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo de classificar os diferentes padrões de tráfego na Internet, o que pode ser usado para fazer previsões de tráfego futuro, por exemplo. Com uma proposta parecida, usamos dados coletados de roteadores residenciais em parceria com um ISP brasileiro para criar um modelo de comportamento de usuário. Ao contrário da maioria dos trabalhos neste tema, que utilizam apenas dados de tr´afego, este trabalho também utiliza dados de atraso de rede e perda de pacotes. Primeiramente, utilizamos um método de análise de fatores para modelar os dados e, a partir do modelo obtido, utilizamos uma técnica de clusterização para encontrar grupos de usuários com diferentes perfis.porUniversidade Federal do Rio de JaneiroUFRJBrasilEscola PolitécnicaCNPQ::ENGENHARIASAnalise Nao SupervisionadaMedições em RedesDescobrindo perfis de usuários da internet usando análise não supervisionadaDiscovering Internet User Profiles Using Unsupervised Analyticsinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisabertoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Institucional da UFRJinstname:Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)instacron:UFRJORIGINALmonopoli10028473.pdfmonopoli10028473.pdfapplication/pdf3146676http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/18186/1/monopoli10028473.pdf7481a6cf5bc1d962048a4aba3249e23dMD51LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81853http://pantheon.ufrj.br:80/bitstream/11422/18186/2/license.txtdd32849f2bfb22da963c3aac6e26e255MD5211422/181862023-11-30 00:05:07.309oai:pantheon.ufrj.br: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Repositório de PublicaçõesPUBhttp://www.pantheon.ufrj.br/oai/requestopendoar:2023-11-30T03:05:07Repositório Institucional da UFRJ - Universidade Federal do Rio de Janeiro (UFRJ)false
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