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https://hdl.handle.net/1822/77568
Registo completo
Campo DC | Valor | Idioma |
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dc.contributor.advisor | Carvalho, Paulo | por |
dc.contributor.advisor | Lima, Solange | por |
dc.contributor.author | Martins, Gabriela Sá | por |
dc.date.accessioned | 2022-05-10T10:01:42Z | - |
dc.date.available | 2022-05-10T10:01:42Z | - |
dc.date.issued | 2021 | - |
dc.date.submitted | 2021 | - |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1822/77568 | - |
dc.description | Dissertação de mestrado integrado em Engenharia Informática | por |
dc.description.abstract | No contexto atual, o contínuo desenvolvimento tecnológico permite um acesso fácil e rápido a variadíssimos serviços e plataformas, por meio de dispositivos móveis. Por este motivo, o volume e diversidade de tráfego tem crescido de forma exponencial também. O conhecimento do tráfego que circula nas redes atuais torna-se indispensável, seja para ajudar a melhorar a gestão e configuração dos elementos e serviços de rede, seja para os utilizadores terem a oportunidade de gerir melhor os recursos na utilização dos seus dispositivos móveis e aplicações. Assim, este trabalho pretende aprofundar o estudo das características do tráfego gerado por dispositivos móveis, no acesso a determinadas plataformas/serviços. Também se espera incluir uma componente de Machine Learning para previsão da experiência do utilizador. Além disso, pretende-se obter base de comparação entre as versões web e aplicacional de um mesmo serviço. | por |
dc.description.abstract | In the current context, continuous technological development allows easy and fast access to a wide range of services and platforms, through mobile devices. For this reason, the volume and diversity of traffic have grown exponentially as well. Knowledge of the traffic circulating in current networks is essential, either to help improving the management and configuration of the network elements and services, or for users to have the opportunity to better manage resources when using their mobile devices and applications. Thus, this work intends to deepen the study of the characteristics of the traffic generated by mobile devices when accessing certain platforms/services. It is also expected to include a Machine Learning component to predict the user experience. In addition, it is intended to obtain a basis for comparison between the web and application versions of the same service. | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.rights | openAccess | por |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | por |
dc.subject | Redes de computadores | por |
dc.subject | Análise de tráfego | por |
dc.subject | Machine mearning | por |
dc.subject | Computer networks | por |
dc.subject | Traffic analysis | por |
dc.title | Caracterização de tráfego de serviços de streaming em dispositivos móveis | por |
dc.type | masterThesis | eng |
dc.identifier.tid | 202959716 | por |
thesis.degree.grantor | Universidade do Minho | por |
sdum.degree.grade | 18 valores | por |
sdum.uoei | Escola de Engenharia | por |
dc.subject.fos | Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática | por |
Aparece nas coleções: | BUM - Dissertações de Mestrado DI - Dissertações de Mestrado |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Descrição | Tamanho | Formato | |
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Gabriela Sá Martins.pdf | Dissertação de Mestrado | 3,09 MB | Adobe PDF | Ver/Abrir |
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