dc.contributor.advisor | Ibarrola Armendáriz, Ana Eva | |
dc.contributor.author | Casado-OMara Corral, Itziar | |
dc.contributor.other | Master de Ingeniería (Tel902) | |
dc.contributor.other | Ingeniariako Master (Tel902) | |
dc.date.accessioned | 2024-05-10T17:27:32Z | |
dc.date.available | 2024-05-10T17:27:32Z | |
dc.date.issued | 2024-05-10 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10810/67884 | |
dc.description.abstract | El 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.iso | eng | es_ES |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.subject | calidad de servicio (QoS) | es_ES |
dc.subject | aprendizaje automático | |
dc.subject | Wi-Fi | |
dc.title | QoX enhancement in campus Wi-Fi networks: a machine learning approach | es_ES |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | |
dc.date.updated | 2023-09-15T07:27:13Z | |
dc.language.rfc3066 | es | |
dc.rights.holder | ©2023, el autor | |
dc.identifier.gaurregister | 136492-867737-11 | |
dc.identifier.gaurassign | 152281-867737 | |