كيفية تحديد وتقدير أكبر عناصر مصفوفة حركة المرور في بيئة ديناميكية

في هذه الورقة، نحقق في فكرة جديدة لتقدير مصفوفة حركة المرور، تجعل المشكلة الأساسية أقل نقصًا في القيود، من خلال تغيير التوجيه عمداً للحصول على قياسات إضافية. نظراً لأن جميع هذه القياسات تُجمع على فترات زمنية مختلفة، نحن بحاجة إلى وضع نماذج لكل زوج من مواقع الانطلاق والوصول (OD) لالتقاط السلوكيات المعقدة لحركة مرور الإنترنت. نحن نمثل كل زوج OD بمكونين: نمط النهار وعملية التذبذب. نقدم نماذج تتضمن المكونين أعلاه، لتقدير كلا من العزوم من الدرجة الأولى والثانية لمصفوفات حركة المرور. نقوم بذلك لكلا السيناريوهين الثابتين والدوريين. نحن نفرمل مشكلة تقدير العزم من الدرجة الثانية بطريقة تكون مستقلة تمامًا عن العزم من الدرجة الأولى. علاوة على ذلك، يمكننا تقدير العزم من الدرجة الثانية دون الحاجة إلى أي تغييرات في التوجيه (أي، دون تغييرات صريحة في أوزان روابط IGP). نحن نثبت لأول مرة أن هذه النتيجة تنطبق على أي توبولوجيا واقعية تحت فرضية توجيه الحد الأدنى من التكلفة وأوزان الروابط الإيجابيةstrictly positive. نحن نبرز كيف يساعد العزم من الدرجة الثانية في تحديد أعلى تدفقات OD الكبرى التي تحمل أكبر نسبة من حركة مرور الشبكة. ثم نقترح منهجًا مصفّى يتكون من استخدام مُقدّر التباين لدينا (دون تغييرات في التوجيه) لتحديد أكبر التدفقات، وتقدير هذه التدفقات فقط. فائدة هذه الطريقة هي أنها تقلل بشكل كبير من عدد تغييرات التوجيه المطلوبة. نحن نحقق فعالية منهجيتنا والحدس وراءها من خلال استخدام بيانات تدفق الشبكة المجمعة الحقيقية المأخوذة من شبكة تجارية من الدرجة الأولى.