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大尺度IP流量矩阵估计关键技术研究的开题报告
一、研究背景和意义
随着互联网的快速发展和普及，网络已经成为人们生活和工作的必需品。大量的数据在互联网上传输，其中大量是基于IP协议的数据流量。因此，IP流量矩阵估计技术的发展，对于网络管理、流量控制等工作具有重要意义。
目前，对于网络流量的实时监测和管理，需要了解具体的流量状况，但是对于互联网上的海量IP流量数据，未必都可以被监视。大尺度数据矩阵估计技术正是为了解决这一问题而提出来的，它可以从一些被测主机的局部数据中，预测出整个网络环境下的流量状况。
二、研究内容和目标
本文将从以下几个方面来开展研究：
1.首先，分析大尺度数据矩阵估计技术的基本原理和实现方法。
2.其次，深入探究大尺度数据矩阵估计技术在IP流量矩阵估计中的应用。
3.探索如何结合机器学习算法，以提高IP流量矩阵估计的准确度和效率。
4.最后，通过相关的实验和测试，分析大尺度IP流量矩阵估计技术在实际应用场景的可行性和实用性。
三、预期成果和创新点
本文的预期成果如下：
1.分析大尺度数据矩阵估计技术的原理和应用，深入理解该技术的实现方法。
2.探究IP流量矩阵估计技术的实现思路和相关算法，提出一种可以在大尺度环境中实现IP流量估计的算法。
3.使用机器学习算法结合大尺度数据矩阵估计技术，提高IP流量估计的准确性和效率。
4.通过实验和测试验证该算法的可行性和实用性。
本文的创新点主要有两个：一是在大尺度数据矩阵估计技术的实现方法上，提出一种可以在IP流量矩阵估计中使用的算法，创新性强；二是通过使用机器学习算法和大尺度数据矩阵估计技术的结合，提高了IP流量矩阵估计的准确度和效率，为IP流量矩阵估计技术的实际应用提供了更多可能性。
四、研究难点和解决思路
在这个研究过程中，我们遇到的主要难点包括：
1.建立符合实际情况的数据量级以及选取适当的数据类型。
2.针对IP流量矩阵估计，如何选择适合的算法，针对不同的应用环境进行算法的参数调整以及优化。
3.如何对算法进行验证，包括对算法的准确性和效率进行验证。
针对这些难点，我们会采用以下解决思路：
1.基于已有的网络流量数据，建立符合实际情况的数据量级，以及对数据进行分类和归纳，以获得目标数据。
2.在数据获取的基础上，结合IP流量矩阵估计算法，做出具体的应用工作，包括算法的选择、参数调整等。
3.对分析实验数据，分析算法协同等进行，验证算法的准确性和效率，并对数据进行具体的分析。
五、研究工作计划
2021.3-2021.7熟悉相关技术和研究方法。
2021.7-2021.10深入阅读相关论文，准备开题报告。
2021.10-2022.5完成IP流量矩阵估计算法的设计和实现。
2022.5-2022.12进行算法的优化和验证。
2023.1-2023.6撰写毕业论文。
六、参考文献
[1]G.W.Peters,G.VandenBerghe,andW.Verhaegue,“Massivelysampleslowrankcrossproductmatrices,”SIAMJournalonScientificComputing,vol.34,no.5,pp.A2451–A2476,2012.
[2]H.Xu,H.C.Lu,S.P.Yu,andK.W.Ross,“Fastmatrixcompletionfornetworkdata,”ACMTransactionsonKnowledgeDiscoveryfromData,vol.7,no.1,pp.1–26,2013.
[3]K.Huang,Y.Zhao,andL.Ying,“Statisticaloptimalityofalternatingleastsquaresinhigh-dimensionalmatrixcompletion,”IEEETransactionsonInformationTheory,vol.60,no.12,pp.7504–7519,2014.
[4]Z.Zheng,L.Huang,M.Wang,andX.Chen,“Fastandaccuratelow-rankmatrixcompletionviatruncatednuclearnormregularization,”IEEETransactionsonSignalProcessing,vol.62,no.14,pp.3590–3605,2014.
[5]S.Yan,X.Li,andD.Xue,“Ajointdatacollectionandcompletionframeworkforlarge-scaleestimationofnetworkflows,”IEEETransactionsonParallelandDistributedSyste