Trabalho de conclusão de graduação
Descobrindo perfis de usuários da internet usando análise não supervisionada
Discovering Internet User Profiles Using Unsupervised Analytics
Autor
Barbosa, Anderson de Souza
Institución
Resumen
A complexidade da Internet está cada vez maior, tudo graças ao crescente número
de serviços e ao crescimento da Internet das Coisas. Com isso, o comportamento dos
usuários tem ficado cada vez mais diversificado, fazendo com que fique mais difícil
entender o que acontece na rede e fazer previsões. E importante para um Provedor ´
de Serviços de Internet (ISP) entender o comportamento de seus usuários para fazer
um gerenciamento de rede mais eficiente. Para tentar ajudar os ISPs nessa tarefa, diversos trabalhos tem empregado técnicas de aprendizado de máquina com o objetivo
de classificar os diferentes padrões de tráfego na Internet, o que pode ser usado para
fazer previsões de tráfego futuro, por exemplo. Com uma proposta parecida, usamos
dados coletados de roteadores residenciais em parceria com um ISP brasileiro para
criar um modelo de comportamento de usuário. Ao contrário da maioria dos trabalhos neste tema, que utilizam apenas dados de tr´afego, este trabalho também utiliza
dados de atraso de rede e perda de pacotes. Primeiramente, utilizamos um método
de análise de fatores para modelar os dados e, a partir do modelo obtido, utilizamos
uma técnica de clusterização para encontrar grupos de usuários com diferentes perfis.