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湖南大学信息科学与工程学院谢鲲教授课题组对多指标网络性能测量与监控展开了研究，相关研究成果以“面向大规模网络测量的数据恢复算法：基于关联学习的张量填充”（A Data Recovery Algorithm for Large-Scale Network Measurements: Association Learning Based Tensor Completion）为题，发表在《电子学报》2022年第7期。

网络应用，如网络状态跟踪、服务等级协议保障和网络故障定位等，依赖于完整准确的吞吐量测量数据。由于测量代价大，网络监控系统通常难以获得全网吞吐量测量数据。稀疏网络测量技术基于采样的方式降低测量代价，通过张量填充等算法挖掘数据内部的时空相关性，从部分网络测量数据恢复缺失数据。然而，现有研究仅考虑了单个性能指标，忽略了多个指标之间的关联信息，导致恢复精度受限且整体测量代价依然很大。

为解决上述问题，本工作提出了一个面向大规模网络测量的数据恢复算法——基于关联学习的张量填充。本工作首先基于张量模型系统地建模了多指标网络测量数据恢复问题。通过分析真实网络数据集中吞吐量与往返时延之间的关联，设计了一个关联学习模型，捕获网络性能指标之间的复杂关系，利用低测量开销的往返时延推测高测量开销的吞吐量，降低网络测量代价。在此基础上设计了一个新的张量填充模型，该模型同时学习吞吐量测量数据内部的时空相关性和来自往返时延的外部辅助关联信息，最终以更高的恢复精度获取全网吞吐量数据。