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Machine Learning for Networking: first international conference, MLN 2018, Paris, France, November 27-29, 2018, revised selected papers

Authors :
Paul Muhlethaler
Selma Boumerdassi
Eric Renault
Réseaux, Systèmes, Services, Sécurité (R3S-SAMOVAR)
Services répartis, Architectures, MOdélisation, Validation, Administration des Réseaux (SAMOVAR)
Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom SudParis (TSP)-Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom SudParis (TSP)
Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles (RS2M)
Institut Mines-Télécom [Paris] (IMT)-Télécom SudParis (TSP)
Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Wireless Networking for Evolving & Adaptive Applications (EVA)
Inria de Paris
Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)-Institut National de Recherche en Informatique et en Automatique (Inria)
CEDRIC. Réseaux et Objets Connectés (CEDRIC - ROC)
Centre d'études et de recherche en informatique et communications (CEDRIC)
Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)-Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)
Département Réseaux et Services Multimédia Mobiles (TSP - RS2M)
Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)
HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-Ecole Nationale Supérieure d'Informatique pour l'Industrie et l'Entreprise (ENSIIE)-Conservatoire National des Arts et Métiers [CNAM] (CNAM)
HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)-HESAM Université - Communauté d'universités et d'établissements Hautes écoles Sorbonne Arts et métiers université (HESAM)
Source :
MLN 2018: 1st international conference on Machine Learning for Networking, MLN 2018: 1st international conference on Machine Learning for Networking, Nov 2018, Paris, France. 11407, Springer, 388 p., 2019, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 978-3-030-19944-9. ⟨10.1007/978-3-030-19945-6⟩, Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030199449
Publication Year :
2019
Publisher :
HAL CCSD, 2019.

Abstract

International audience; This book constitutes the thoroughly refereed proceedings of the First International Conference on Machine Learning for Networking, MLN 2018, held in Paris, France, in November 2018. The 22 revised full papers included in the volume were carefully reviewed and selected from 48 submissions. They present new trends in the following topics: Deep and reinforcement learning; Pattern recognition and classification for networks; Machine learning for network slicing optimization, 5G system, user behavior prediction, multimedia, IoT, security and protection; Optimization and new innovative machine learning methods; Performance analysis of machine learning algorithms; Experimental evaluations of machine learning; Data mining in heterogeneous networks; Distributed and decentralized machine learning algorithms; Intelligent cloud-support communications, resource allocation, energy-aware/green communications, software defined networks, cooperative networks, positioning and navigation systems, wireless communications, wireless sensor networks, underwater sensor networks.

Details

Language :
English
ISBN :
978-3-030-19944-9
ISBNs :
9783030199449
Database :
OpenAIRE
Journal :
MLN 2018: 1st international conference on Machine Learning for Networking, MLN 2018: 1st international conference on Machine Learning for Networking, Nov 2018, Paris, France. 11407, Springer, 388 p., 2019, Lecture Notes in Computer Science (LNCS), 978-3-030-19944-9. ⟨10.1007/978-3-030-19945-6⟩, Lecture Notes in Computer Science ISBN: 9783030199449
Accession number :
edsair.doi.dedup.....4ce25953d7ecad96fa78bcd15aac437e