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首页> 外文会议>1st ACM workshop on mobile internet through cellular networks 2009 >Incremental Tracking of Multiple Quantiles for Network Monitoring in Cellular Networks
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Incremental Tracking of Multiple Quantiles for Network Monitoring in Cellular Networks

机译：蜂窝网络中用于网络监视的多个分位数的增量跟踪

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Network monitoring in cellular networks requires the tracking of quantiles for data distributions of many evolving network measurements (e.g. number of high signaling subscribers per minute). Most quantile estimation algorithms are based on a summary of the empirical data distribution, using either a representative sample or a global approximation of the entire distribution. In contrast, by viewing data as a quantity from a random distribution, the stochastic approximation (SA) for quantile estimation does not keep a global approximation, but rather local approximations at the quantiles of interest, and therefore uses negligible memory even for estimating tail quantiles.rnHowever, the current stochastic approximation algorithm for quantile estimation tracks each quantile separately, and this may lead to a violation of the monotone property of quantiles. In this paper, we propose a stochastic approximation technique that enables the simultaneous tracking of multiple quantiles. Our technique maintains the monotone property of different quantiles, and is adaptive to changes in the data distribution. We evaluate its performance using real cellular provider datasets. Our results show that the technique is very efficient.
机译：蜂窝网络中的网络监视需要跟踪分位数，以用于许多不断发展的网络测量的数据分布（例如，每分钟的高信令用户数）。大多数分位数估计算法都基于经验数据分布的摘要，使用有代表性的样本或整个分布的全局近似值。相反，通过将数据视为来自随机分布的数量，分位数估计的随机近似值（SA）不会保持全局近似值，而是在感兴趣的分位数处保持局部近似值，因此即使对于估计尾部分位数也使用可忽略的内存但是，当前用于分位数估计的随机近似算法分别跟踪每个分位数，这可能会导致违反分位数的单调特性。在本文中，我们提出了一种随机逼近技术，可以同时跟踪多个分位数。我们的技术保持了不同分位数的单调性质，并适应数据分布的变化。我们使用真实的蜂窝网络提供商数据集评估其性能。我们的结果表明，该技术非常有效。

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