微信数据流量特性的全面分析

• 作者: 张江楠 王帅 谭献海
• 来源期刊: 单片机与嵌入式系统应用
• 学科: 工学
• 关键词: 微信业务 识别分类 流量特性 自相似性 重尾分布
• 年，卷（期）: 2019,（7）
• 所属期刊栏目: 专题论述
• 页码范围: 6-9,14
• 页数: 5页
• 分类号: TP393|TP301
• 字数: 4075字
• 语种: 中文

摘要

本文以微信应用为背景,通过识别分类提取微信流量,分析微信业务的流量特性.研究表明,微信流量具有高可变性和自相似性,无法用传统的泊松分布来统计.此外,微信流量还具有明显的突发性,呈现幂律特性,可以通过重尾分布来统计.本文对比不同的重尾分布,发现pareto分布更能准确刻画微信流量的重尾特性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	谭献海		73	398	10.0	15.0
2	王帅		16	39	3.0	5.0
3	张江楠		2	1	1.0	1.0