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Neural Network-based Association Mining for Mobility Prediction -
분야 공학 > 전자계산
저자 Romeo Mark A. Mateo Jaewan Lee
발행기관 한국인터넷정보학회
간행물정보 한국인터넷정보학회 학술발표대회 논문집 2009년, 한국인터넷정보학회 2009 제19차 임시총회 및 춘계학술발표대회, 423page~426page(총4page)
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목차
부제 :
요약
1. Introduction
2. Related Works
3. Ubiquitous Middleware for Adaptive Distributed Object System
4. Dynamic Replication based on Neuro-Apriori Algorithm
5. Experimental Evaluation
6. Conclusions and Future Work
References
 
 
영문초록
This paper shows a ubiquitous middleware for the adaptive distributed object system to consider the mobility support of application services in distributed environment. To ensure the seamless connectivity of a moving client, a prediction based on association mining of mobility patterns is used to perform the replication of services in the next base station. The proposed neuro-association mining is based on Apriori to generate rules for prediction and these rules become nodes for the structure of multilayer perceptron (MLP) to classify the next location and replicate the resource currently serving the mobile client. We present our simulation environment for the ubiquitous middleware and a classification performance evaluation where the proposed algorithm shows more accurate and pro-vide more comprehensive structure compared to neural network based classifiers.
 
 
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