JP2021141481A - モデル学習装置、モデル学習方法及びコンピュータプログラム - Google Patents
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Abstract
【解決手段】複数のノードから構成される通信ネットワークを分析するためのモデルを所定の機械学習アルゴリズムにより学習させるモデル学習部と、各前記ノードから通信情報を収集するデータ収集部と、前記通信ネットワークの構成上の変化を検知する構成管理部と、前記通信ネットワークの構成上の変化が検知された場合、当該変化に該当する前記ノードから収集された通信情報を当該変化に該当する所定の加工ルールに従って加工し、加工された通信情報を前記モデルの学習データに使用する学習前処理部と、を備える。
【選択図】図1
Description
(2)本発明の一態様は、前記加工ルールは、通信情報の次元数を、前記通信ネットワークの構成上の変化の前後で同一にするものである、上記(1)のモデル学習装置である。
(3)本発明の一態様は、前記加工ルールは、通信情報の各データ項目の特性に応じたルールを有する、上記(1)又は(2)のいずれかのモデル学習装置。
図1は、一実施形態に係るモデル学習装置の構成例を示すブロック図である。図1において、通信ネットワーク200は、分析対象の通信ネットワークである。通信ネットワーク200は、複数のノードから構成される。モデル学習装置1は、通信ネットワーク200を分析するためのモデルを機械学習により生成する。
図1において、モデル学習装置1は、モデル学習部11と、データ収集部12と、構成管理部13と、学習前処理部14と、を備える。
また、「コンピュータ読み取り可能な記録媒体」とは、フレキシブルディスク、光磁気ディスク、ROM、フラッシュメモリ等の書き込み可能な不揮発性メモリ、DVD(Digital Versatile Disc)等の可搬媒体、コンピュータシステムに内蔵されるハードディスク等の記憶装置のことをいう。
また、上記プログラムは、このプログラムを記憶装置等に格納したコンピュータシステムから、伝送媒体を介して、あるいは、伝送媒体中の伝送波により他のコンピュータシステムに伝送されてもよい。ここで、プログラムを伝送する「伝送媒体」は、インターネット等のネットワーク(通信網)や電話回線等の通信回線(通信線)のように情報を伝送する機能を有する媒体のことをいう。
また、上記プログラムは、前述した機能の一部を実現するためのものであってもよい。さらに、前述した機能をコンピュータシステムにすでに記録されているプログラムとの組み合わせで実現できるもの、いわゆる差分ファイル(差分プログラム)であってもよい。
Claims (5)
- 複数のノードから構成される通信ネットワークを分析するためのモデルを所定の機械学習アルゴリズムにより学習させるモデル学習部と、
各前記ノードから通信情報を収集するデータ収集部と、
前記通信ネットワークの構成上の変化を検知する構成管理部と、
前記通信ネットワークの構成上の変化が検知された場合、当該変化に該当する前記ノードから収集された通信情報を当該変化に該当する所定の加工ルールに従って加工し、加工された通信情報を前記モデルの学習データに使用する学習前処理部と、
を備えるモデル学習装置。 - 前記加工ルールは、通信情報の次元数を、前記通信ネットワークの構成上の変化の前後で同一にするものである、
請求項1に記載のモデル学習装置。 - 前記加工ルールは、通信情報の各データ項目の特性に応じたルールを有する、
請求項1又は2のいずれか1項に記載のモデル学習装置。 - モデル学習装置が、複数のノードから構成される通信ネットワークを分析するためのモデルを所定の機械学習アルゴリズムにより学習させるモデル学習ステップと、
前記モデル学習装置が、各前記ノードから通信情報を収集するデータ収集ステップと、
前記モデル学習装置が、前記通信ネットワークの構成上の変化を検知する構成管理ステップと、
前記モデル学習装置が、前記通信ネットワークの構成上の変化が検知された場合、当該変化に該当する前記ノードから収集された通信情報を当該変化に該当する所定の加工ルールに従って加工し、加工された通信情報を前記モデルの学習データに使用する学習前処理ステップと、
を含むモデル学習方法。 - コンピュータに、
複数のノードから構成される通信ネットワークを分析するためのモデルを所定の機械学習アルゴリズムにより学習させるモデル学習ステップと、
各前記ノードから通信情報を収集するデータ収集ステップと、
前記通信ネットワークの構成上の変化を検知する構成管理ステップと、
前記通信ネットワークの構成上の変化が検知された場合、当該変化に該当する前記ノードから収集された通信情報を当該変化に該当する所定の加工ルールに従って加工し、加工された通信情報を前記モデルの学習データに使用する学習前処理ステップと、
を実行させるためのコンピュータプログラム。
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JP2015520962A (ja) * | 2012-04-23 | 2015-07-23 | アルカテル−ルーセント | 同期管理グループ |
JP2016163352A (ja) * | 2015-03-04 | 2016-09-05 | フィッシャー−ローズマウント システムズ,インコーポレイテッド | 産業用通信ネットワークにおける異常検出、異常検出システム、及び異常検出を行う方法 |
WO2018180364A1 (ja) * | 2017-03-29 | 2018-10-04 | Kddi株式会社 | 障害自動復旧システム、制御装置、手順作成装置およびコンピュータ可読記憶媒体 |
JP2019215757A (ja) * | 2018-06-13 | 2019-12-19 | 日本電信電話株式会社 | 検知装置及び検知方法 |
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JP2015520962A (ja) * | 2012-04-23 | 2015-07-23 | アルカテル−ルーセント | 同期管理グループ |
JP2016163352A (ja) * | 2015-03-04 | 2016-09-05 | フィッシャー−ローズマウント システムズ,インコーポレイテッド | 産業用通信ネットワークにおける異常検出、異常検出システム、及び異常検出を行う方法 |
WO2018180364A1 (ja) * | 2017-03-29 | 2018-10-04 | Kddi株式会社 | 障害自動復旧システム、制御装置、手順作成装置およびコンピュータ可読記憶媒体 |
JP2019215757A (ja) * | 2018-06-13 | 2019-12-19 | 日本電信電話株式会社 | 検知装置及び検知方法 |
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