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dc.contributor.advisorIbarrola Armendáriz, Ana Eva ORCID
dc.contributor.authorCasado-OMara Corral, Itziar
dc.contributor.otherMaster de Ingeniería (Tel902)
dc.contributor.otherIngeniariako Master (Tel902)
dc.date.accessioned2024-05-10T17:27:32Z
dc.date.available2024-05-10T17:27:32Z
dc.date.issued2024-05-10
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/67884
dc.description.abstractEl desarrollo de nuevas tecnologías, junto con las crecientes exigencias de los usuarios de éstas, ha puesto en el punto de mira la gestión de la calidad de servicio (QoS) de las redes de telecomunicaciones. Por este motivo, el grupo de investigación Networking Quality and Security (NQaS) de la Universidad del País Vasco (UPV/EHU) ha desarrollado un modelo para su gestión global conocido como QoXfera. Este Trabajo Fin de Máster (TFM) tiene como objetivo la validación de la metodología desarrollada para la implementación del modelo QoXfera en entornos reales. El trabajo se centra en la primera parte de esta metodología, que se basa en el uso de herramientas de aprendizaje automático para la identificación de diferentes perfiles de usuarios. Para ello, se ha realizado un estudio de los posibles algoritmos a utilizar y se han recogido datos reales del servicio Wi-Fi de la UPV/EHU para aplicar dichos algoritmos e identificar los perfiles de usuarios. Además, para profundizar en el proceso de validación, se han contrastado los resultados obtenidos con aquellos de un estudio similar realizado en otro campus universitario.es_ES
dc.language.isoenges_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.subjectcalidad de servicio (QoS)es_ES
dc.subjectaprendizaje automático
dc.subjectWi-Fi
dc.titleQoX enhancement in campus Wi-Fi networks: a machine learning approaches_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/masterThesis
dc.date.updated2023-09-15T07:27:13Z
dc.language.rfc3066es
dc.rights.holder©2023, el autor
dc.identifier.gaurregister136492-867737-11
dc.identifier.gaurassign152281-867737


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