36、网络拓扑推断与频繁子图挖掘的挑战与解决方案

网络拓扑推断与频繁子图挖掘的挑战与解决方案

在当今数字化的时代，网络拓扑结构的准确推断以及数据中心通信模式的理解对于网络管理、优化和研究都具有至关重要的意义。本文将深入探讨这两个领域的相关问题，包括网络拓扑推断的困难以及频繁子图挖掘在理解数据中心通信模式中的应用。

频繁子图挖掘在数据中心通信模式分析中的应用

在数据中心的通信模式分析中，频繁子图挖掘技术被用于提取通信模式。研究发现，最小支持度和系统活动水平的变化对频繁子图的数量和大小有着显著的影响。

• 最小支持度的影响 ：随着最小支持度的增加，频繁子图的数量和大小都会减少。这是因为最小支持度的值越大，一个图被判定为频繁子图的要求就越严格。
• 系统活动水平的影响 ：系统活动水平的提高会导致频繁子图的数量和大小下降。

为了实现这一目标，研究提出了以下主要贡献：
1. 新颖的应用 ：将频繁子图发现技术应用于提取通信模式。
2. 算法改进 ：对现有的自底向上的Apriori算法进行了修改，以提高效率。同时，还提出了一种新颖的自顶向下的方法用于在通信图中发现频繁子图。
3. 实际应用与评估 ：将提出的算法应用于一个实际的批处理系统，并对这些技术进行了全面的实验评估，讨论了所提出算法的有效应用领域。

网络拓扑推断的挑战与解决方案

许多系统需要互联网网络拓扑的信息，然而，互联网服务提供商（ISPs）通常不会与外部人员共