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Analyse des mesures de délai réseau : Méthodes de data mining pour la complétion et la segmentation
No full textThe exponential growth of the Internet requires regular monitoring of network metrics. This thesis focuses on round-trip delays and the possibility of addressing the problems of missing data and multivariate segmentation. The first contribution includes the orchestration of delay measurement campaigns, as well as the development of a simulator that generates end-to-end delay traces. The second contribution of this thesis is the introduction of two missing data completion methods. The first is based on non-negative matrix factorization, while the second uses collaborative neural filtering. Tested on synthetic and real data, these methods demonstrate their efficiency and accuracy. The third contribution of this thesis involves multivariate delay segmentation. This approach is based on hierarchical clustering and is implemented in two stages. Firstly, the delay time series are grouped to obtain, within the same group, series with similar and synchronous variations and trends. Next, the multivariate segmentation step collectively and jointly segments the series within each group. This step uses hierarchical clustering followed by post-processing using the Viterbi algorithm to smooth the segmentation result. This method was tested on real delay traces from two major events affecting two Internet Exchange Points (IXPs). The results show that this method approximates the state-of-the-art in segmentation, while significantly reducing computing speed and costs.La croissance exponentielle d'Internet nécessite une supervision régulière des métriques réseau. Cette thèse se concentre sur les délais aller-retour et la possibilité de résoudre les problèmes de données manquantes et de segmentation multivariée. La première contribution comprend l'orchestration de campagnes de mesure des délais, ainsi que le développement d'un simulateur qui génère des traces de délais de bout en bout. La deuxième contribution de cette thèse est l’introduction de deux méthodes de complétion de données manquantes. La première méthode repose sur la factorisation de matrices non négatives et la seconde utilise le filtrage collaboratif neuronal. Testées sur des données synthétiques et réelles, ces méthodes démontrent leur efficacité et précision. La troisième contribution de cette thèse porte sur la segmentation multivariée des délais. Cette approche repose sur le regroupement hiérarchique et se déroule en deux étapes. Dans un premier temps, il s'agit de regrouper les séries de délais afin d'obtenir des séries présentant des variations similaires et synchrones. Ensuite, on segmente de manière conjointe les séries groupées. On utilise le regroupement hiérarchique suivi d'un post-traitement à l'aide de l'algorithme de Viterbi qui vise à lisser le résultat de la segmentation. Cette méthode a été testée sur des traces de délais réels et les résultats indiquent que cette méthode se rapproche de l'état de l'art en matière de segmentation tout en réduisant de manière significative la rapidité et les coûts de calcul
Analyse des mesures de délai réseau : Méthodes de data mining pour la complétion et la segmentation
No full textLa croissance exponentielle d'Internet nécessite une supervision régulière des métriques réseau. Cette thèse se concentre sur les délais aller-retour et la possibilité de résoudre les problèmes de données manquantes et de segmentation multivariée. La première contribution comprend l'orchestration de campagnes de mesure des délais, ainsi que le développement d'un simulateur qui génère des traces de délais de bout en bout. La deuxième contribution de cette thèse est l’introduction de deux méthodes de complétion de données manquantes. La première méthode repose sur la factorisation de matrices non négatives et la seconde utilise le filtrage collaboratif neuronal. Testées sur des données synthétiques et réelles, ces méthodes démontrent leur efficacité et précision. La troisième contribution de cette thèse porte sur la segmentation multivariée des délais. Cette approche repose sur le regroupement hiérarchique et se déroule en deux étapes. Dans un premier temps, il s'agit de regrouper les séries de délais afin d'obtenir des séries présentant des variations similaires et synchrones. Ensuite, on segmente de manière conjointe les séries groupées. On utilise le regroupement hiérarchique suivi d'un post-traitement à l'aide de l'algorithme de Viterbi qui vise à lisser le résultat de la segmentation. Cette méthode a été testée sur des traces de délais réels et les résultats indiquent que cette méthode se rapproche de l'état de l'art en matière de segmentation tout en réduisant de manière significative la rapidité et les coûts de calcul.The exponential growth of the Internet requires regular monitoring of network metrics. This thesis focuses on round-trip delays and the possibility of addressing the problems of missing data and multivariate segmentation. The first contribution includes the orchestration of delay measurement campaigns, as well as the development of a simulator that generates end-to-end delay traces. The second contribution of this thesis is the introduction of two missing data completion methods. The first is based on non-negative matrix factorization, while the second uses collaborative neural filtering. Tested on synthetic and real data, these methods demonstrate their efficiency and accuracy. The third contribution of this thesis involves multivariate delay segmentation. This approach is based on hierarchical clustering and is implemented in two stages. Firstly, the delay time series are grouped to obtain, within the same group, series with similar and synchronous variations and trends. Next, the multivariate segmentation step collectively and jointly segments the series within each group. This step uses hierarchical clustering followed by post-processing using the Viterbi algorithm to smooth the segmentation result. This method was tested on real delay traces from two major events affecting two Internet Exchange Points (IXPs). The results show that this method approximates the state-of-the-art in segmentation, while significantly reducing computing speed and costs
Analyse des mesures de délai réseau : Méthodes de data mining pour la complétion et la segmentation
No full textThe exponential growth of the Internet requires regular monitoring of network metrics. This thesis focuses on round-trip delays and the possibility of addressing the problems of missing data and multivariate segmentation. The first contribution includes the orchestration of delay measurement campaigns, as well as the development of a simulator that generates end-to-end delay traces. The second contribution of this thesis is the introduction of two missing data completion methods. The first is based on non-negative matrix factorization, while the second uses collaborative neural filtering. Tested on synthetic and real data, these methods demonstrate their efficiency and accuracy. The third contribution of this thesis involves multivariate delay segmentation. This approach is based on hierarchical clustering and is implemented in two stages. Firstly, the delay time series are grouped to obtain, within the same group, series with similar and synchronous variations and trends. Next, the multivariate segmentation step collectively and jointly segments the series within each group. This step uses hierarchical clustering followed by post-processing using the Viterbi algorithm to smooth the segmentation result. This method was tested on real delay traces from two major events affecting two Internet Exchange Points (IXPs). The results show that this method approximates the state-of-the-art in segmentation, while significantly reducing computing speed and costs.La croissance exponentielle d'Internet nécessite une supervision régulière des métriques réseau. Cette thèse se concentre sur les délais aller-retour et la possibilité de résoudre les problèmes de données manquantes et de segmentation multivariée. La première contribution comprend l'orchestration de campagnes de mesure des délais, ainsi que le développement d'un simulateur qui génère des traces de délais de bout en bout. La deuxième contribution de cette thèse est l’introduction de deux méthodes de complétion de données manquantes. La première méthode repose sur la factorisation de matrices non négatives et la seconde utilise le filtrage collaboratif neuronal. Testées sur des données synthétiques et réelles, ces méthodes démontrent leur efficacité et précision. La troisième contribution de cette thèse porte sur la segmentation multivariée des délais. Cette approche repose sur le regroupement hiérarchique et se déroule en deux étapes. Dans un premier temps, il s'agit de regrouper les séries de délais afin d'obtenir des séries présentant des variations similaires et synchrones. Ensuite, on segmente de manière conjointe les séries groupées. On utilise le regroupement hiérarchique suivi d'un post-traitement à l'aide de l'algorithme de Viterbi qui vise à lisser le résultat de la segmentation. Cette méthode a été testée sur des traces de délais réels et les résultats indiquent que cette méthode se rapproche de l'état de l'art en matière de segmentation tout en réduisant de manière significative la rapidité et les coûts de calcul
Analyse des mesures de délai réseau : Méthodes de data mining pour la complétion et la segmentation
No full textThe exponential growth of the Internet requires regular monitoring of network metrics. This thesis focuses on round-trip delays and the possibility of addressing the problems of missing data and multivariate segmentation. The first contribution includes the orchestration of delay measurement campaigns, as well as the development of a simulator that generates end-to-end delay traces. The second contribution of this thesis is the introduction of two missing data completion methods. The first is based on non-negative matrix factorization, while the second uses collaborative neural filtering. Tested on synthetic and real data, these methods demonstrate their efficiency and accuracy. The third contribution of this thesis involves multivariate delay segmentation. This approach is based on hierarchical clustering and is implemented in two stages. Firstly, the delay time series are grouped to obtain, within the same group, series with similar and synchronous variations and trends. Next, the multivariate segmentation step collectively and jointly segments the series within each group. This step uses hierarchical clustering followed by post-processing using the Viterbi algorithm to smooth the segmentation result. This method was tested on real delay traces from two major events affecting two Internet Exchange Points (IXPs). The results show that this method approximates the state-of-the-art in segmentation, while significantly reducing computing speed and costs.La croissance exponentielle d'Internet nécessite une supervision régulière des métriques réseau. Cette thèse se concentre sur les délais aller-retour et la possibilité de résoudre les problèmes de données manquantes et de segmentation multivariée. La première contribution comprend l'orchestration de campagnes de mesure des délais, ainsi que le développement d'un simulateur qui génère des traces de délais de bout en bout. La deuxième contribution de cette thèse est l’introduction de deux méthodes de complétion de données manquantes. La première méthode repose sur la factorisation de matrices non négatives et la seconde utilise le filtrage collaboratif neuronal. Testées sur des données synthétiques et réelles, ces méthodes démontrent leur efficacité et précision. La troisième contribution de cette thèse porte sur la segmentation multivariée des délais. Cette approche repose sur le regroupement hiérarchique et se déroule en deux étapes. Dans un premier temps, il s'agit de regrouper les séries de délais afin d'obtenir des séries présentant des variations similaires et synchrones. Ensuite, on segmente de manière conjointe les séries groupées. On utilise le regroupement hiérarchique suivi d'un post-traitement à l'aide de l'algorithme de Viterbi qui vise à lisser le résultat de la segmentation. Cette méthode a été testée sur des traces de délais réels et les résultats indiquent que cette méthode se rapproche de l'état de l'art en matière de segmentation tout en réduisant de manière significative la rapidité et les coûts de calcul
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
Variations on the Author
Get PDF“Variations on the Author” discusses two of Eduardo Coutinho’s recent films (Um Dia na Vida, from 2010, and Últimas Conversas, posthumously released in 2015) and their contribution to the general question of documentary authorship. The director’s filmography is characterized by a consistent yet self-effacing form of authorial self-inscription: Coutinho often features as an interviewer that rather than express opinions propels discourses; an interviewer that is good at listening. This mode of self-inscription characterizes him as an author who is not expressive but who is nonetheless markedly present on the screen. In Um Dia na Vida, however, Coutinho is completely absent form the image, while Últimas Conversas, on the contrary, includes a confessional prologue that moves the director from the margins to the center of his films. This article examines the ways in which these works stand out in the filmography of a director who offers new insights into the notion of cinematic authorship
Appropriate Similarity Measures for Author Cocitation Analysis
Get PDFWe provide a number of new insights into the methodological discussion about author cocitation analysis. We first argue that the use of the Pearson correlation for measuring the similarity between authors’ cocitation profiles is not very satisfactory. We then discuss what kind of similarity measures may be used as an alternative to the Pearson correlation. We consider three similarity measures in particular. One is the well-known cosine. The other two similarity measures have not been used before in the bibliometric literature. Finally, we show by means of an example that our findings have a high practical relevance.information science;Pearson correlation;cosine;similarity measure;author cocitation analysis
Dispelling the Myths Behind First-author Citation Counts
Get PDFWe conducted a full-scale evaluative citation analysis study of scholars in the XML research field to explore just how different from each other author rankings resulting from different citation counting methods actually are, and to demonstrate the capability of emerging data and tools on the Web in supporting more realistic citation counting methods. Our results contest some common arguments for the continued
use of first-author citation counts in the evaluation of scholars, such as high correlations between author rankings by first-author citation counts and other citation
counting methods, and high costs of using more realistic citation counting methods that are not well-supported by the ISI databases. It is argued that increasingly available digital full text research papers make it possible for citation analysis studies to go beyond what the ISI databases have directly supported and to employ more
sophisticated methods
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