(57)【要約】【課題】ネットワークに収容済の既存ユーザのユーザ属性および実績トラヒックに基づいて、任意のユーザのトラヒック特性を、そのユーザ属性およびカレンダ属性から分析するトラヒック分析モデルの構築方法および装置を提供する。【解決手段】トラヒック特性分析部１０３は、既存ユーザのユーザ属性と実績トラヒックとの対応関係を、所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに分析する。セグメント化部１０４ａは、ユーザ属性およびカレンダ属性が一致する対応関係同士を集約してセグメント化し、集約された各対応関係のトラヒック特性を代表するトラヒック代表値を各セグメントに対応付ける。トラヒック分析モデル構築手段１０６は、各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック代表値を教師データとして用いてトラヒック分析モデルを構築する。【選択図】図２
2008219092.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
ネットワークに収容済の既存ユーザのユーザ属性および実績トラヒックに基づいて、任意のユーザのトラヒック特性を、そのユーザ属性に基づいて分析するトラヒック分析モデルの構築装置において、
既存ユーザのユーザ属性を記憶する手段と、
既存ユーザの実績トラヒックを記憶する手段と、
既存ユーザのユーザ属性と実績トラヒックとの対応関係を、所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに分析するトラヒック特性分析手段と、
ユーザ属性およびカレンダ属性が一致する対応関係同士を集約してセグメント化し、集約された各対応関係のトラヒック特性を代表するトラヒック代表値を各セグメントに対応付けるセグメント化手段と、
各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック代表値をトラヒック分析用の教師データとして記憶する教師データテーブルと、
トラヒック特性をユーザ属性およびカレンダ属性に基づいて単位期間ごとに分析するトラヒック分析モデルを、前記トラヒック分析用の教師データに基づいて構築するトラヒック分析モデル構築手段とを含むことを特徴とするトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項２】
前記対応関係の集約数が少ないセグメントを破棄する手段をさらに含むことを特徴とする請求項１に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項３】
前記トラヒック代表値が、前記単位期間内の複数のタイミングで測定されたトラヒックデータ、ならびに前記トラヒックデータの平均値および標準偏差の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１または２に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項４】
前記トラヒック代表値が、前記単位期間内の複数のタイミングで測定されたトラヒックデータの平均値および標準偏差の少なくとも一つ、ならびに前記トラヒックデータを前記平均値および標準偏差の少なくとも一つで正規化して得られた正規化トラヒックデータを含むことを特徴とする請求項３に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項５】
前記トラヒック分析モデル構築手段は、セグメントごとに教師データを所定の分析アルゴリズムに適用して当該教師データとアルゴリズム出力との誤差を求め、全セグメントの誤差の合計が最小となるように各種のパラメータを最適化することで分析モデルを構築し、
セグメントごとに、対応関係の集約数に応じた係数を前記誤差に乗じる手段を含むことを特徴とする請求項１ないし４のいずれかに記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項６】
前記単位期間の負荷特性を識別する負荷分析手段を含み、
前記セグメント化手段は、トラヒック負荷が特異的な単位期間の対応関係をセグメント化の対象としないことを特徴とする請求項１ないし５のいずれかに記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項７】
前記負荷分析手段は、トラヒック利用が少ない低負荷の単位期間を識別することを特徴とする請求項６に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項８】
前記負荷分析手段は、トラヒック利用がバースト的な単位期間を識別することを特徴とする請求項６に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項９】
既存ユーザのユーザ属性と負荷特性との対応関係を、所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに分析する負荷特性分析手段と、
ユーザ属性およびカレンダ属性が一致する対応関係同士を集約してセグメント化し、集約された各対応関係の負荷特性を代表する負荷代表値を各セグメントに対応付けるセグメント化手段と、
各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性および負荷代表値を負荷判別用の教師データとして記憶する教師データテーブルと、
負荷特性をユーザ属性およびカレンダ属性に基づいて単位期間ごとに判別する負荷特性判別モデルを、前記負荷判別用の教師データに基づいて構築する負荷特性判別モデル構築手段とを含むことを特徴とする請求項６に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項１０】
前記負荷代表値が、トラヒック負荷が特異的であるか否かの情報、およびトラヒック負荷が特異的である確率値のいずれかであることを特徴とする請求項９に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項１１】
前記負荷特性判別モデル構築手段は、セグメントごとに教師データを所定の判別アルゴリズムに適用して当該教師データとアルゴリズム出力との誤差を求め、全セグメントの誤差の合計が最小となるように各種のパラメータを最適化することで判別モデルを構築し、
セグメントごとに、対応関係の集約数に応じた係数を前記誤差に乗じる手段を含むことを特徴とする請求項９または１０に記載のトラヒック分析モデルの構築装置。
【請求項１２】
ネットワークに収容済の既存ユーザのユーザ属性および実績トラヒックに基づいて、任意のユーザのトラヒック特性を、そのユーザ属性に基づいて分析するトラヒック分析モデルの構築方法において、
既存ユーザのユーザ属性と実績トラヒックとの対応関係を、所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに分析する手順と、
ユーザ属性およびカレンダ属性が一致する対応関係同士を集約してセグメント化し、集約された各対応関係のトラヒック特性を代表するトラヒック代表値を各セグメントに対応付けるセグメント化手順と、
各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック代表値をトラヒック分析用の教師データとして記憶する手順と、
トラヒック特性をユーザ属性およびカレンダ属性に基づいて単位期間ごとに分析するトラヒック分析モデルを、前記トラヒック分析用の教師データに基づいて構築するトラヒック分析モデル構築手順とを含むことを特徴とするトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項１３】
前記対応関係の集約数が少ないセグメントを破棄する手順をさらに含むことを特徴とする請求項１２に記載のトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項１４】
前記トラヒック代表値が、前記単位期間内の複数のタイミングで測定されたトラヒックデータ、ならびに前記トラヒックデータの平均値および標準偏差の少なくとも一つを含むことを特徴とする請求項１２または１３に記載のトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項１５】
前記トラヒック代表値が、前記単位期間内の複数のタイミングで測定されたトラヒックデータの平均値および標準偏差の少なくとも一つ、ならびに前記トラヒックデータを前記平均値および標準偏差の少なくとも一つで正規化して得られた正規化トラヒックデータを含むことを特徴とする請求項１４に記載のトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項１６】
前記トラヒック分析モデル構築手順では、セグメントごとに教師データを所定の分析アルゴリズムに適用して当該教師データとアルゴリズム出力との誤差を求め、全セグメントの誤差の合計が最小となるように各種のパラメータを最適化することで分析モデルが構築され、
セグメントごとに、対応関係の集約数に応じた係数を前記誤差に乗じる手順を含むことを特徴とする請求項１２ないし１５のいずれかに記載のトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項１７】
前記単位期間の負荷特性を識別する手順を含み、
前記セグメント化手順では、トラヒック負荷が特異的な単位期間の対応関係をセグメント化の対象としないことを特徴とする請求項１２ないし１６のいずれかに記載のトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項１８】
トラヒック利用が少ない低負荷の単位期間を識別することを特徴とする請求項１７に記載のトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項１９】
トラヒック利用がバースト的な単位期間を識別することを特徴とする請求項１７に記載のトラヒック分析モデルの構築方法。
【請求項２０】
前記請求項１２ないし１９のいずれかに記載のトラヒック分析モデルの構築方法をコンピュータに実行させるトラヒック分析モデルの構築プログラム。
【請求項２１】
前記請求項２０に記載のトラヒック分析モデルの構築プログラムをコンピュータによる読み出し可能に記憶した記憶媒体。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は、ネットワークに収容済の既存ユーザのユーザ属性および実績トラヒックに基づいて、任意のユーザのトラヒック特性を、そのユーザ属性に基づいて分析するトラヒック分析モデルの構築方法、装置および構築プログラムならびにその記憶媒体に関する。
【背景技術】
【０００２】
既設のネットワークに新規ユーザを収容するための収容設計、あるいは新規にネットワークを構築する際の設備設計では、ネットワークに新規に収容するユーザのトラヒック特性を正確に分析することが必要不可欠となる。
【０００３】
非特許文献１には、各既存ユーザの日次トラヒック変動（解像度：３０分）を、クラスタリング分析技術により、その変動の特徴に応じて分類（カテゴリ化）する技術が開示されている。
【０００４】
非特許文献２には、上記した文献１の分類手法で得られたカテゴリと個々のトラヒック変動との対応関係を教師データとして、トラヒック変動データから、同トラヒックが属するカテゴリを予測する技術が開示されている。
【０００５】
非特許文献３では、ダイヤルアップユーザおよびADSL回線ユーザのトラヒック特性を、アクセス回線の違いに着目して分析し、アクセス回線速度に殆ど影響を受けない特性（TCPセッション継続時間、TCPコネクションレートなど）と、影響を受ける特性（転送トラヒック量）とがあることが明らかにされている。
【０００６】
特許文献１には、日毎に測定される通信トラヒックの統計量の時系列データと、月情報、曜日情報を含む通信トラヒック測定日の暦上の属性を示すカレンダー情報をニューラルネットワークの入力とし、日毎に測定される通信トラヒックのｋ日先までの通信トラヒックを予測する技術が開示されている。
【０００７】
しかしながら、上記した各文献に開示されている技術は、いずれもユーザのトラヒック特性を、その実績データに基づいて分類あるいは予測する技術であるが、ネットワークに新たに収容する新規ユーザのように、実績トラヒックが全く未知のユーザのトラヒック特性を予測することはできなかった。
【０００８】
このような技術課題に対して本発明の発明者等は、ネットワークに収容済の既存ユーザのユーザ属性およびその実績トラヒックに基づいて、任意のユーザのトラヒック特性を、そのユーザ属性に基づいて分析するトラヒック分析モデルの構築方法、装置および構築プログラムならびにその記憶媒体を発明し、特許出願（特許文献２）した。
【非特許文献１】M.R. de Oliveira et al, "Cluster Analysis of Internet Users Based on Hourly Traffic Utilization," In Proc. of the First International Working Conference on Performance Modeling and Evaluation of Heterogenious Networks (HET-NETs'03), July 2003.
【非特許文献２】A. Nogueira et al, "Using Neural Networks to Classify Internet Users," in Proc. of Advanced Industrial Conference on Telecommunications/Service Assurance with Partial and Intermittent Resources Conference/E-Learning on Telecommunicatrions Workshop (AICT/SAPIR/ELETE 2005), 2005.
【非特許文献３】N.Vicari et al, "The Dependence of Internet User Traffic Characteristics on Access Speed," in Proc. of the 25th Local Computer Networks (LCN) Conference, pp.670-677, Tampa, FL, USA, Nov.2000.
【特許文献１】特開２００４−２３１１４号公報
【特許文献２】特願２００７−２１１１７号
【発明の開示】
【発明が解決しようとする課題】
【０００９】
上記したトラヒック分析モデルでは、実測トラヒックデータをカレンダ情報で規定される単位期間に分割し、同分割単位毎にトラヒック特性を求め、これをユーザ情報とカレンダ情報とに対応付けて一つのレコードとして扱う。
【００１０】
レコード単位の分析結果を教師データとして用いた場合、レコード数の総和すなわち教師データ数は、（測定ポート数）×（（測定データ期間）／（単位期間））となる。例えば、測定ポート数を５０００、測定データ期間を１００日、単位期を１日とした場合、教師データ数は５０万個となる。トラヒック分析モデルの構築に必要な時間は、一般に教師データ数に比例して長くなるので、上記したトラヒック分析モデルの構築方法では、多数かつ長期間のデータを用いた場合には長時間の計算が必要となる恐れがある。
【００１１】
本発明の目的は、上記した従来技術の課題を解決し、ネットワークに収容済の既存ユーザのユーザ属性およびその実績トラヒックに基づいて、任意のユーザのトラヒック特性を、そのユーザ属性に基づいて、従来技術に較べて短時間で分析するトラヒック分析モデルの構築方法、装置および構築プログラムならびにその記憶媒体を提供することにある。
【課題を解決するための手段】
【００１２】
本発明の発明者等の調査によれば、各ユーザのトラヒック特性は、その契約条件（契約速度、契約サービス種別、契約地域など）、性別、年齢などの各ユーザに固有の属性情報（以下、ユーザ属性と表現する）に依存し、ユーザ属性が異なれば、そのトラヒック特性も大きく異なる一方、ユーザ属性が類似していれば、そのトラヒック特性も類似している場合が多い。
【００１３】
図１０，１１，１２は、ユーザ属性とトラヒック負荷との関係を示した図であり、ここでは、トラヒック量の少ない低負荷ユーザと、それ以外の非低負荷ユーザとの割合をユーザ属性ごとに示している。
【００１４】
図１０は、低負荷ユーザと非低負荷ユーザとの割合を契約速度ごとに求めた結果を示した図である。図１１は、低負荷ユーザと非低負荷ユーザとの割合を各ユーザの契約地域ごとに求めた図である。図１２は、低負荷ユーザと非低負荷ユーザとの割合を契約サービス種別ごとに求めた図である。
【００１５】
いずれの図でも、実績トラヒックの特徴（トラヒック負荷）とユーザ属性との間に有意な関係が存在していることが判る。したがって、既存ユーザのユーザ属性と実績トラヒックとの対応関係を求め、この対応関係に任意のユーザのユーザ属性を適用すれば、任意のユーザのトラヒック特性を高い確度で分析できることが判る。
【００１６】
同様に、図１３は、ユーザ属性の一つである契約サービス種別と、トラヒック特性の一つであって、トラヒック変動の特性を表す多次元ベクトルとの関係を示した図であり、ここでは、多次元ベクトルをトラヒックが昼間に集中する「昼型」および夜間に集中する「夜型」にカテゴリ化している。同図によれば、トラヒック特性が「昼型」および「夜型」のいずれであるかが、契約サービス種別に依存していることが示されている。
【００１７】
さらに、図１４は、後述するカレンダ属性の一つである曜日と、トラヒック変動の特性を表す多次元ベクトルとの関係を示した図であり、トラヒック特性が昼間に集中する「昼型」および夜間に集中する「夜型」のいずれであるかが、カレンダ属性に依存していることが示されている。
【００１８】
本発明は、上記した知見に基づいてなされたものであり、ネットワークに収容済の既存ユーザのユーザ属性および実績トラヒックに基づいて、任意のユーザのトラヒック特性を、そのユーザ属性に基づいて分析するトラヒック分析モデルの構築装置において、既存ユーザのユーザ属性を記憶する手段と、既存ユーザの実績トラヒックを記憶する手段と、既存ユーザのユーザ属性と実績トラヒックとの対応関係を、所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに分析するトラヒック分析手段と、ユーザ属性およびカレンダ属性が一致する対応関係同士を集約してセグメント化し、集約された各対応関係のトラヒック特性を代表するトラヒック代表値を各セグメントに対応付けるセグメント化手段と、各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック代表値をトラヒック分析用の教師データとして記憶する教師データテーブルと、トラヒック特性をユーザ属性およびカレンダ属性に基づいて単位期間ごとに分析するトラヒック分析モデルを、前記トラヒック分析用の教師データに基づいて構築するトラヒック分析モデル構築手段とを含むことを特徴とする。
【発明の効果】
【００１９】
本発明によれば、既存ユーザのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック特性の対応関係が求められ、ユーザ属性およびカレンダ属性が一致する対応関係同士が集約されてセグメント化され、集約された各対応関係のトラヒック特性を代表するトラヒック代表値を各セグメントに対応付け、各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック代表値を教師データとしてトラヒック分析モデルが構築される。したがって、任意のユーザに関して、そのユーザ属性と共に、トラヒック特性を分析したい単位期間をカレンダ属性として指定すれば、当該ユーザの所望のカレンダ属性に対応したトラヒック特性を短時間で分析できるようになる。
【発明を実施するための最良の形態】
【００２０】
以下、図面を参照して本発明の最良の実施の形態について詳細に説明する。図１は、本発明に係るトラヒック分析システムによる分析結果が適用されるネットワークの一例を示した図であり、コアネットワークにNC（ネットワークセンタ）を介して複数のGC局（市内交換局）がリング型ネットワーク（GCリング）でつながれ、各GC局にはスイッチ／ルータ(S/R)を介して多数のユーザ端末が接続される。
【００２１】
図２は、本発明に係るトラヒック分析システムの主要部の構成を示したブロック図であり、ここでは、本発明の説明に不用な構成は図示が省略されている。
【００２２】
トラヒック分析モデル構築部１は、ネットワークに収容済みの既存ユーザのユーザ属性と、この既存ユーザの実績トラヒックを所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに分析して得られるトラヒック特性との対応関係に基づいて、任意のユーザの任意のカレンダ属性に対応したトラヒック特性を、そのユーザ属性およびカレンダ属性のみから予測するトラヒック分析モデルを構築する。
【００２３】
例えば、前記カレンダ属性として「月内通日」が指定されれば、既存ユーザごとに、「１日」のトラヒック特性、「２日」のトラヒック特性…「３１日」のトラヒック特性がそれぞれ求められ、各トラヒック特性が当該既存ユーザのユーザ属性と対応付けられる。前記トラヒック特性としては、１日（２４時間）のトラヒック平均値やトラヒック標準偏差などが求められる。
【００２４】
同様に、前記カレンダ属性として「年内通月」が指定されれば、既存ユーザごとに、「１月」のトラヒック特性、「２月」のトラヒック特性…「１２月」のトラヒック特性がそれぞれ求められ、各トラヒック特性が当該既存ユーザのユーザ属性と対応付けられる。前記トラヒック特性としては、１ヶ月のトラヒック平均値やトラヒック標準偏差などが求められる。
【００２５】
同様に、前記カレンダ属性として「日内通時間」が指定されれば、既存ユーザごとに、「０時台」のトラヒック特性、「１時台」のトラヒック特性…「２３時台」のトラヒック特性がそれぞれ求められ、各トラヒック特性が当該既存ユーザのユーザ属性と対応付けられる。前記トラヒック特性としては、１時間のトラヒック平均値やトラヒック標準偏差などが求められる。
【００２６】
なお、カレンダ属性もユーザ属性と同様に同時の複数の指定が可能であり、例えば、「月内通日」と「曜日」との組み合わせであれば、「３日の月曜日」、「２５日の金曜日」といった指定も可能である。また、「月内通週」と「年内通月」との組み合わせであれば、「１月の第２週」、「３月の第１週」といった指定も可能である。
【００２７】
ただし、本発明では予測モデルを構築するための教師データの総数を減じてトラヒック分析モデル構築に要する時間を短縮すべく、後に詳述するように、ユーザ属性およびカレンダ情報がいずれも一致する対応関係同士は集約（セグメント化）し、集約された対応関係の各トラヒック特性を代表するトラヒック代表値を設定して各セグメントに対応付けるようにしている。
【００２８】
トラヒック予測部２は、前記トラヒック分析モデル構築部１で構築されたトラヒック分析モデルを用いて、新規ユーザの前記カレンダ属性で特定される単位期間のトラヒック特性を、そのユーザ属性のみから予測する。例えば、ユーザ属性と共にカレンダ属性として「２５日」が入力されれば、このユーザ属性に対応した新規ユーザの「２５日」のトラヒック特性が予測される。
【００２９】
同様に、ユーザ属性と共にカレンダ属性として「２５日」と「月曜日」とが入力されれば、このユーザ属性に対応した新規ユーザの「２５日の月曜日」のトラヒック特性が予測される。
【００３０】
このとき、本実施形態では「２５日の月曜日」のトラヒック特性を分析する場合でも、「２５日」と「月曜日」との組み合わせに対応した既存ユーザの情報が登録されている必要はなく、この組み合わせに対応した既存ユーザの情報が未登録であっても、他の通日および曜日の情報に基づいて分析できる。
【００３１】
前記トラヒック分析モデル構築部１において、既存ユーザデータベース(DB)１０１は、多数の既存ユーザのユーザ属性を記憶するユーザ属性記憶部１０１ａと、別途に計測された各既存ユーザの実績トラヒックを記憶する実績トラヒック記憶部１０１ｂとを含み、この既存ユーザDB１０１上では、既存ユーザごとに、そのユーザ属性と実績トラヒックとが相互に対応付けられている。図３は、既存ユーザDB１の構成を模式的に示した図であり、各ユーザ（ポート番号）を一意に識別するユーザIDごとに、ユーザ属性と実績トラヒックとが対応付けられている。
【００３２】
本実施形態では、ユーザ属性として契約速度、契約サービス種別、契約地域などの契約条件、およびユーザの性別、年齢を含む各種の情報が登録されている。実績トラヒックは、例えば前記スイッチ／ルータにおいて各既存ユーザのアクセス回線を収容しているポート上の上り下りの各トラヒックを所定の期間（例えば、１ヶ月）にわたって周期的（本実施形態では５分ごと）にタップして得られた時系列の計測データである。
【００３３】
図２へ戻り、負荷分析部１０２は、各既存ユーザの実績トラヒックを所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに分析し、負荷特性が特異的なトラヒックを識別する。本実施形態では、各単位期間のトラヒックを、トラヒックがほとんど流れない「低負荷」、データのバックアップなどを目的としてトラヒックが一時的に発生する「一時負荷」、および上記以外の「通常負荷」のいずれかに分類する。トラヒック特性分析部１０３は、既存ユーザのユーザ属性と実績トラヒックとの対応関係を分析し、所定のカレンダ属性で特定される単位期間ごとに対応関係を抽出する。
【００３４】
トラヒック分析教師データ生成部１０４は、ユーザ属性およびカレンダ情報がいずれも一致する対応関係同士をセグメント化し、セグメント内の各対応関係のトラヒック特性を代表するトラヒック代表値を設定して各セグメントに対応付けるセグメント化部１０４ａと、各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック代表値の対応関係が、トラヒック分析用の教師データとして登録される教師データテーブル１０４ｂとを含む。
【００３５】
トラヒック分析モデル構築部１０６は、前記トラヒック分析教師データテーブル１０４ｂに登録されている教師データに基づいて、任意のユーザの任意のカレンダ属性に対応した複数のトラヒック特性を、ユーザ属性およびカレンダ属性から分析するトラヒック分析モデルを構築する。
【００３６】
本実施形態では、前記トラヒック分析教師データテーブル１０４ｂに登録されている教師データを、Neural network、Naive Bayes、Decision Tree、Support Vector Machine等の適宜の分析手法に用して、ユーザ属性およびカレンダ属性からトラヒック特性を分析するトラヒック分析モデルを構築する。
【００３７】
ここで、Neural Networkを適用して分析モデルを構築するのであれば、教師データと出力との誤差を最小化するようにNetworkのパラメータ（結合荷重）が最適化される。他の分析手法を適用する場合も同様に、教師データと出力との誤差が最小化されるようにパラメータが最適化される。
【００３８】
負荷判別教師データ生成部１０５は、トラヒック量が低負荷または通常負荷に分類された各単位期間に関して、そのユーザ属性、カレンダ属性および負荷特性（低負荷または通常負荷）の対応関係を、低負荷判別用の教師データとして教師データテーブル１０５ａに登録する。
【００３９】
図４は、前記教師データテーブル１０５ａの一例を模式的に表現した図であり、ユーザ属性、カレンダ属性および負荷特性（低負荷または通常負荷）の対応関係が登録されている。
【００４０】
低負荷判別モデル構築部１０７は、低負荷判別用の教師データテーブル１０５ａに登録されている教師データを、Neural network、Naive Bayes、Decision Tree、Support Vector Machine等の適宜の分析手法に用して、任意のユーザのユーザ属性およびカレンダ属性から、当該ユーザの当該カレンダ属性で特性される単位期間が低負荷であるか否かを判別する低負荷判別モデルを構築する。
【００４１】
図２へ戻り、トラヒック予測部２において、低負荷ポート予測部２０１は、前記低負荷判別モデル構築部１０７で構築された低負荷判別モデルに、新規ユーザのユーザ属性およびカレンダ属性を適用して、当該新規ユーザの前記カレンダ属性で特定される単位期間のトラヒックが低負荷であるか否かを判別する。判別結果は記憶部２０３に一時記憶された後に出力される。
【００４２】
トラヒック特性予測部２０２は、前記低負荷ポート予測部２０１において低負荷以外と判別された通常負荷の単位期間のみを対象として、前記トラヒック分析モデル構築部１０６で構築されたトラヒック分析モデルに、新規ユーザのユーザ属性およびカレンダ属性を適用して、当該新規ユーザの前記カレンダ属性で特定される単位期間のトラヒック特性を予測する。予測結果は記憶部２０３に一次記憶された後に出力される。
【００４３】
次いで、図５のフローチャートを参照して、前記トラヒック分析モデル構築部１の動作を詳細に説明する。
【００４４】
ステップＳ１では、既存ユーザDB１０１から既存ユーザの一人が今回の注目ユーザとして選択され、当該注目ユーザのユーザ属性およびその実績トラヒックが負荷分析部１０２に取り込まれる。ステップＳ２では、前記負荷分析部１０２において、実績トラヒックがカレンダ属性で特定される単位期間ごとに抽出される。本実施形態では、実績トラヒックが通日および曜日をカレンダ属性として分析されるので、実績トラヒックが２４時間分ずつ抽出される。
【００４５】
ステップＳ３では、抽出された２４時間分の実績トラヒックが分析され、そのトラヒック量の平均値が求められる。ステップＳ４では、トラヒック量の平均値が所定の基準値と比較され、この比較結果に基づいて、今回の単位期間のトラヒックが低負荷であるか否かが判定される。
【００４６】
本実施形態では、ロジック判定が「平均トラヒック量が１Mbps以下」に設定されており、２４時間の平均トラヒック量が１Mbps以下であれば、今回の単位期間が低負荷に分類されてステップＳ５へ進む。ステップＳ５では、前記負荷判別教師データ生成部１０５において、今回の単位期間に関して、そのユーザ属性、カレンダ属性および負荷特性（低負荷）が、低負荷判別用の教師データとして負荷判別教師データテーブル１０５ａに登録される。カレンダ属性としては、今回の単位期間が[１日の月曜]であれば、通日として「１日」、曜日として「月曜日」が、カレンダ属性として登録される。
【００４７】
ステップＳ１０では、今回の注目ユーザに関して、全ての単位期間の分析が完了したか否かが判定され、未だ完了していなければステップＳ２へ戻り、次の単位期間として翌日の２４時間分の実績トラヒックが抽出され、前記と同様にして分析が実行される。
【００４８】
今回の単位期間に関して、前記ステップＳ４で「低負荷」と判定されなければステップＳ６へ進み、前記負荷分析部１０２において、今回の単位期間が、そのトラヒックがバースト的な「一時負荷」であるか否かが判定される。「一時負荷」と判定されれば、ステップＳ９へ進んで今回の単位期間に関する情報が破棄される。
【００４９】
これに対して、「一時負荷」でなければ「通常負荷」に分類されてステップＳ７へ進み、今回の単位期間に関して、そのユーザ属性、カレンダ属性および負荷特性（通常負荷）が、負荷判別用の教師データとして負荷判別教師データテーブル１０５ａに登録される。すなわち、本実施形態では負荷特性が低負荷である単位期間の対応関係も、負荷特性が通常負荷である単位期間の対応関係も、負荷判別用の教師データとして登録される。
【００５０】
ステップＳ８では、前記トラヒック分析用の教師データ生成部１０４において、今回の単位期間に関して、そのユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック特性の対応関係がレコード化され、対応関係レコードとして一時記憶される。
【００５１】
以上のようにして、今回の注目ユーザに関して、その実績トラヒックの分析が進み、ステップＳ１０において、全ての単位期間に関して分析が完了したと判定されるとステップＳ１１へ進む。ステップＳ１１では、既存ユーザの実績トラヒックが残っているか否かが判定される。実績トラヒックが残っていればステップＳ１へ戻り、注目ユーザを次の既存ユーザに切り換えて上記した各処理が繰り返される。
【００５２】
全ての既存ユーザあるいは予定数の既存ユーザに関して、その実績トラヒックの分析が完了するとステップＳ１２へ進む。ステップＳ１２では、以下に詳述するように、前記ユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック特性の対応関係レコードが前記教師データ生成部１０４のセグメント化部１０４ａにおいてセグメント化され、トラヒック分析用の教師データとしてトラヒック分析教師データテーブル１０４ｂに登録される。
【００５３】
図６は、前記セグメント化部１０４ａの動作を示したフローチャートである。ステップＳ１２０では、登録された全ての対応関係レコードが、そのユーザ属性およびカレンダ属性を相互に比較され、ユーザ属性およびカレンダ属性が相互に一致する対応関係レコードがセグメント化される。ステップＳ１２１では、対応関係レコードの集約数（度数）の少ないセグメントが破棄される。
【００５４】
ステップＳ１２２では、全セグメントの各対応関係レコードLのトラヒック特性に関して、５分間隔であったトラヒックデータの時間解像度が１時間に変換され、２４個のトラヒックデータx(L,t)，t=0,1,2…23が取得される。この時間解像度変換は、例えば各１時間内の５分ごとの測定結果（１２個）の平均値を求めることにより行われる。
【００５５】
ステップＳ１２３では、対応関係レコードLごとに前記２４個のトラヒックデータx(L,t)の平均値μ(L)および標準偏差σ(L)が算出される。ステップＳ１２４では、前記２４個のトラヒックデータx(L,t)が前記平均値μ(L)および標準偏差σ(L)で正規化されて２４個の正規化トラヒックデータR[x(L,t)]が算出される。
【００５６】
ステップＳ１２５では、セグメントごとに全対応関係レコードLの前記平均値μ(L)、標準偏差σ(L)および２４個の正規化トラヒックデータR[x(L,t)]のそれぞれの平均値μg，σg，および２４個のR[xg(t)]が、当該セグメントで集約された全対応関係レコードLのトラヒック特性を代表するトラヒック代表値として算出される。ステップＳ１２６では、各セグメントのユーザ属性、カレンダ属性および前記トラヒック代表値（μg，σgおよび２４個のR[xg(t)]）が教師データとして前記教師データテーブル１０４ｂに登録される。
【００５７】
図７は、前記教師データテーブル１０４ｂの一例を模式的に表現した図であり、セグメントIDごとに、ユーザ属性、カレンダ属性、各トラヒック代表値および度数の対応関係が登録されている。
【００５８】
図５へ戻り、ステップＳ１３では、前記トラヒック分析モデル構築部１０６において、前記トラヒック分析教師データテーブル１０４ｂに登録されている教師データが、Neural network等のアルゴリズムに適用され、セグメントごとに前記教師データとアルゴリズム出力との誤差が求められる。そして、全セグメントにおける誤差の合計が最小となるように各種のパラメータを最適化することによりトラヒック分析モデルが構築される。
【００５９】
本実施形態では、トラヒック代表値の２６項目（μg，σg，R[xg(t)]）を目的変数とし、既存ユーザのユーザ属性（契約速度、契約地域、契約サービス種別等）ならびにカレンダ属性を説明変数として、各ユーザのトラヒック特性が前記２６項目について求められる。
【００６０】
なお、度数の大きいセグメントに対応したトラヒック特性を優先的に精度良く求めたいのであれば、前記教師データとアルゴリズム出力との誤差に前記度数に応じた係数を乗じて誤差を増幅するようにしても良い。このようにすれば、ユーザ属性、カレンダ属性およびトラヒック特性の対応関係をセグメント化して教師データとしても、従来技術のようにセグメント化することなくレコード単位で教師データとする場合と近似的な学習成果が得られるので、精度を同等程度に維持しながら分析時間の短縮が可能になる。
【００６１】
ステップＳ１４では、前記低負荷判別モデル構築部１０７において、前記負荷判別教師データテーブル１０５ａに登録されている教師データが、Neural network等のアルゴリズムに適用され、前記教師データとアルゴリズム出力との誤差が最小となるように各種のパラメータを最適化することにより負荷判別モデルが構築される。
【００６２】
図８は、前記トラヒック予測部２による予測動作を示したフローチャートであり、前記低負荷ポート予測部２０１には前記低負荷分析モデルが登録されており、前記トラヒック特性予測部２０２には前記トラヒック分析モデルが登録されている。ここでは、トラヒック特性予測部２０２の動作に着目して説明する。
【００６３】
ステップＳ２１では、新規ユーザのユーザ属性として、その契約条件（契約速度や契約サービス種別）、性別、年齢などが取り込まれ、さらに、トラヒック特性の予測期間を特定するカレンダ属性として、本実施形態では通日および曜日が取り込まれる。すなわち、「３日の月曜日」のトラヒック特性を予測したければ、月内通日として「３日」および曜日として「月曜日」が指定される。同様に、「２０日の日曜日」のトラヒック特性を予測したければ、月内通日として「２０日」および曜日として「日曜日」が指定される。
【００６４】
なお、ここで指定できるカレンダ属性は、前記教師データ（すなわち、既存ユーザの対応関係）として登録されているカレンダ属性の組み合わせに限定されるものではなく、例えば、教師データとして月内通日の「２０日」と曜日の「日曜日」との組み合わせに係る対応関係が未登録であっても、他の対応関係に基づいて「２０日の日曜日」のトラヒック特性を予測できる。
【００６５】
同様に、新規ユーザのユーザ属性に関しても、その組み合わせが教師データとして登録されているユーザ属性の組み合わせと一致している必要はなく、例えば、新規ユーザのユーザ属性が、「契約速度が１０Mbps」、「サービス種別がA」，「契約地域が２」…であり、このような対応関係が教師データとして未登録であっても、他の対応関係に基づいてトラヒック特性を予測できる。
【００６６】
さらには、新規ユーザの各ユーザ属性および各カレンダ属性の組み合わせが教師データとして未登録であっても、他の組み合わせに基づいてトラヒック特性を予測できる。
【００６７】
ステップＳ２２では、このユーザ属性およびカレンダ属性がトラヒック特性予測モデルに適用され、カレンダ属性で指定された単位期間のトラヒックの平均値、標準偏差および２４個の正規化トラヒックデータが、新規ユーザの当該期間のトラヒック特性として予測される。ステップＳ２３では、前記２４個の正規化トラヒックデータの予測結果が前記平均値および標準偏差の予測結果で非正規化されて２４個のトラヒックデータが求められる。ステップＳ２４では、このトラヒック特性が分析結果として出力される。
【００６８】
なお、上記した実施形態では、各セグメントのトラヒック代表値として、各セグメントに集約された多数の対応関係レコードのトラヒック特性の平均値を採用するものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、各セグメントに集約された多数の対応関係レコードのトラヒック特性の最大値、最小値、最頻値あるいは９５％値など確率値を当該セグメントのトラヒック代表値としても良い。
【００６９】
また、上記した実施形態では、カレンダ属性として「月内通日」および「曜日」を指定するものとして説明したが、本発明はこれのみに限定されるものではなく、祝祭日と平日との別を指定したり、「月内通週（月内で何番目の週に当たるか）」を指定したりしても良い。
【００７０】
このとき、新規ユーザのトラヒックを祝祭日と平日とに分けて分析するのであれば、実績トラヒックは前記と同様に１日ごとに特性を分析し、教師データの「カレンダ属性」に、祝祭日／平日の別が登録される。新規ユーザのトラヒックを「通週」で分析するのであれば、実績トラヒックは一週間ごとに特性を分析し、教師データの「カレンダ属性」に「通週」が登録される。
【００７１】
図９は、本発明の他の実施形態の主要部の構成を示したブロック図であり、前記と同一の符号は同一または同等部分を表している。
【００７２】
本実施形態では、前記負荷判別教師データ生成部１０５にセグメント化部１０５ｂを設け、前記図４に関して説明した負荷判別用の教師データを、前記トラヒック分析用の教師データと同様にセグメント化するようにした点に特徴がある。
【００７３】
負荷特性分析部１０８は、トラヒック量が低負荷または通常負荷に分類された各単位期間に関して、そのユーザ属性、カレンダ属性および負荷特性（低負荷または通常負荷）の対応関係を抽出する。前記セグメント化部１０５ｂは、ユーザ属性およびカレンダ情報がいずれも一致する対応関係レコードをセグメント化し、セグメント内の各対応関係の負荷特性を代表する負荷代表値を設定して各セグメントに対応付け、これらを負荷判別用の教師データとして低負荷判別教師データテーブル１０５ａに登録する。
【００７４】
前記負荷特性を代表する負荷代表値は、例えば低負荷が通常負荷よりも多いセグメントでは「低負荷」とし、反対に通常負荷が低負荷よりも多いセグメントでは「通常負荷」としても良い。あるいは、低負荷が７割で通常負荷が３割のセグメントであれば、負荷代表値を「７０％低負荷」のような確率値で表現するようにしても良い。
【００７５】
そして、本実施形態でも低負荷判別モデル構築部１０７において、前記低負荷判別教師データテーブル１０５ａに登録された前記教師データが、Neural network等のアルゴリズムに適用され、セグメントごとに前記教師データとアルゴリズム出力との誤差が求められる。そして、全セグメントにおける誤差の合計が最小となるように各種のパラメータを最適化することにより低負荷判別モデルが構築される。
【００７６】
なお、本実施形態でも度数の大きいセグメントに対応した負荷特性を優先的に精度良く求めたいのであれば、前記教師データとアルゴリズム出力との誤差に前記度数に応じた係数を乗じて誤差を増幅するようにしても良い。
【図面の簡単な説明】
【００７７】
【図１】本発明のトラヒック分析モデル構築装置で構築されたトラヒック分析モデルを用いたトラヒック特性の予測結果が適用されるネットワークの図である。
【図２】本発明を適用したトラヒック分析システムの構成を示したブロック図である。
【図３】既存ユーザデータベースの構成を模式的に示した図である。
【図４】負荷判別教師データテーブルの一例を示した図である。
【図５】トラヒック分析モデル構築部の動作を示したフローチャートである。
【図６】セグメント化手順を示したフローチャートである。
【図７】トラヒック分析教師データテーブルの一例を示した図である。
【図８】トラヒック予測部の動作を示したフローチャートである。
【図９】本発明を適用したトラヒック分析システムの他の実施形態のブロック図である。
【図１０】低負荷／非低負荷ユーザの割合と契約速度との関係を示した図である。
【図１１】低負荷／非低負荷ユーザの割合と契約地域との関係を示した図である。
【図１２】低負荷／非低負荷ユーザの割合と契約サービス種別との関係を示した図である。
【図１３】契約サービス種別とトラヒック特性の多次元ベクトルとの関係を示した図である。
【図１４】カレンダ特性の曜日とトラヒック特性の多次元ベクトルとの関係を示した図である。
【符号の説明】
【００７８】
１…トラヒック分析モデル構築部，２…トラヒック予測部，１０１…既存ユーザDB，１０１ａ…ユーザ属性記憶部，１０１ｂ…実績トラヒック記憶部，１０２…負荷分析部，１０３…特特性分析部、１０４…トラヒック分析教師データ生成部，１０４ａ…セグメント化部，１０４ｂ…教師データテーブル，１０５…負荷判別教師データ生成部，１０５ａ…教師データテーブル，１０５ｂ…セグメント化部，１０６…トラヒック分析モデル構築部，１０７…低負荷判別モデル構築部，１０８…負荷特性分析部
【図１】
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【図２】
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【図３】
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【図４】
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【図５】
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【図６】
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【図７】
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【図８】
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【図９】
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【図１０】
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【図１１】
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【図１２】
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【図１３】
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【図１４】
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