论文摘要
在大数据中心网络(BDCN)环境下,应用预测和分析拓扑结构的机器学习(ML)算法受到越来越多的关注。利用ML算法对交通网络预测、异常交通监控和路线选择模型的研究取得重大进展,但是在处理网络数据时受到严重制约,探索隐藏在网络拓扑结构中的信息能力有限。因此提出一种新方法"Topology 2Vec"学习网络拓扑,聚焦于网络结构和性能,并使用低维向量表示节点,以确保表示可以适应不同要求。为评估方法有效性,将该方法应用于控制器放置问题的真实数据中心拓扑数据典型用例。实验表明,以"Topology 2Vec"作为前提可以在网络延迟方面产生更好结果。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: 潘姗姗,周亦敏
关键词: 拓扑表示学习,机器学习
来源: 软件导刊 2019年03期
年度: 2019
分类: 信息科技,基础科学
专业: 数学,自动化技术
单位: 上海理工大学光电信息与计算机工程学院
分类号: TP181;O157.5
页码: 57-61
总页数: 5
文件大小: 1914K
下载量: 109
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