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Enregistrement W33449034 · doi:10.1364/ol.410608

Service-Oriented Accounting and Charging for 3G and B3G Mobile Environments

2005· article· en· W33449034 sur OpenAlexfundno aff
Uwe Föll, Changpeng Fan, Georg Carle, Falko Dressler, Mehran Roshandel

Notice bibliographique

RevueOptics Letters · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueIPv6, Mobility, Handover, Networks, Security
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesFundamental Research Funds for the Central UniversitiesNational Key Research and Development Program of ChinaScience and Technology Commission of Shanghai MunicipalityChinese Academy of SciencesNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaNational Natural Science Foundation of China
Mots-clésComputer scienceService (business)HandoverComputer networkIdentifierData as a servicePaymentData collectionTelecommunicationsWorld Wide Web

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Mobile communication networks need an overall holistic concept for their charging and billing processes, independently of the kinds of services in use. All usage data of a single service should finally be summarized in a single service-oriented complete bill, which shows the individual components of a service separately. In the case of handover among different access networks at the application or the network level, various costs have to be added depending on the kinds of transport networks. In the final bill, all the individual cost factors should be shown separately. For all the concepts which are to be developed, both pre-paid and post-paid payments need to be considered. The existing charging concepts are based on distributed and, typically, uncoordinated collections of charging data. These gathered charging data are aggregated by special charging processes into service-oriented data sets. In addition to the high complexity of the method, it is difficult to distribute service identities, which can be deployed by all network layers for identifying their charging data collection. The main related problems are missing correlation identifiers and the large number of datasets. The charging data collected in a distributed manner must then be combined according to these service identities. It should be pointed out that there are no ready solutions to the problem described above, although partial mechanisms available in the IETF (e.g. RFC 3334 [3]) or in the 3GPP (e.g. 3GPP, TR 32.815 [4]) can certainly be utilized as building blocks. An overview to the IETF architectures is provided by Pras et al. [5]. Koutsopoulou et al. [1] discuss a charging system called CAB. This system reflects the typical centralized accounting and charging architecture used in 2G and 2.5G networks. In the framework of the “3G Evolving Technologies” (3GET) project1, which aims at supporting large-scale and sustained success of the 3G and beyond 3G (B3G) mobile networks, the related issue is tackled from the view point of “Service-Oriented and Convergent Charging”. The presented architecture was built for 3G and B3G networks. Therefore, it might partially fit to 2G and 2.5G networks but we did not concentrate on verifying this applicability. In the context pf this paper, we define accounting as the collection of data about resource consumption. This includes the control of data gathering (via metering), transport and storage of accounting data. Charging derives non-monetary costs for accounting data sets based on service and customer specific tariff parameters. Billing translates costs calculated by the Charging into monetary units and generates a final bill for the customer.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,004
Score d'incertitude au seuil0,009

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0010,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0020,001

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,004
Tête enseignante GPT0,187
Écart entre enseignants0,183 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations8
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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