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Clustering‐Based Resource Allocation (CBRA) is a relatively recent approach applied in some communication network technologies that executes resource allocation rules by following patterns discovered in the user and traffic flow information. It is a useful option for classifying traffic and detecting the most suitable Quality‐of‐Service parameters to perform improved resource allocation, especially in mobile systems such as Long Term Evolution Advanced, which are growing in user demand. An open issue in the CBRA approach is the necessity to perform feature engineering manually (feature selection), which may cause loss of relevant system information and consequent deterioration of performance. In this research article, we present a novel CBRA mechanism that implements an auto‐encoder to perform feature learning, thus avoiding feature selection. The auto‐encoder, deployed at the early stages of the CBRA mechanism, transforms the user and traffic flow data into a shortened representation, preventing the curse of dimensionality while capturing the nonlinear correlations of the data. The simulation results indicate better cluster formation and performance improvement for real‐time video applications using the proposed mechanism.

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A Deus em primeiro lugar, sempre. Eleé o Princípio e o Fim, o Alfa e oÔmega. Agradeço a Ele por me conceder perdão, direção, esperança e a perseverança para seguir em frente sem desistir. Obrigado Senhor! A minha amada esposa Heloiza. Agradeço pelo amor, pelas palavras de consolo e motivação, pela força transmitida, pelas orações e pelas lágrimas que derramamos juntos. Foram muitos momentos difíceis, e hoje podemos celebrar não apenas essa vitória mas também a chegada de nossa filha! Plantamos e colhemos. Obrigado por acreditar e me apoiar! Quero cumprir logo minha promessa! Te amo! Ao meu orientador, professor Paulo Roberto Guardieiro. Agradeço pelo ensino, dedicacão, paciência, compreensão e por motivar, direta e indiretamente, a conclusão deste trabalho. Aprendi muito contigo, apesar de nossas divergências. Muito obrigado! Aos meus colegas da UFCat -CERCOMP: Paulo; Samuel; Guilherme; Ana Paula; e Luiz Fernando. O apoio de vocês foi fundamental! Agradeço pela compreensão em meus momentos de ausência, pela alegria, pelo ombro amigo e pelo companheirismo. Trabalhar com vocêsé um privilégio para poucos! Que Deus recompense o bem que me fizeram e que nossa amizade se estreite ainda mais! A minha mãe, Valquíria, e ao meu pai, Leonardo. Agradeço simplesmente por tê-los vivos e com saúde.É um prazer incomensurável concluir essa etapa da vida na presença de vocês! Desejo honrá-los com o título de doutor. Vocês fizeram isso acontecer! Muito obrigado! A todos os parentes, amigos e colegas que, de alguma forma, acreditaram em mim. Mesmo sem mencionar individualmente (são muitos!), agradeço por cada gesto de apoio e suporte. Agradeço pelas orações, pelas palavras de motivação, pela torcida. . . Cheguei até o fim com a ajuda de todos vocês! Obrigado! Aos técnicos administrativos e ao corpo docente da Faculdade de Engenharia Elétrica da UFU, pelo apoio técnico e acadêmico. A UFG/UFCat, pela concessão de afastamento durantes os anos de 2015 e 2016. v "Porque dEle, e por meio dEle, e para Ele são todas as coisas. A Ele, pois a glória eternamente. Amém!" (Romanos 11:36) Veni, vidi, Deus vicit.vi Resumo A crescente demanda por acesso a redes móveis sem fio tem elevado os custos operacionais e gerenciais assim como os níveis mínimos exigidos de Qualidade de Serviço, ou Quality of Service (QoS), para provisionamentoàs aplicações em redes Long Term Evolution Advanced (LTE-A). Apesar das especificações mais recentes do LTE-A oferecerem tecnologias capazes de reduzir custos, elas não são preparadas para lidar com o Big Data, caracterizado por um grande volume de dados constantemente produzidos em alta velocidade, variedade, veracidade e valor em sistemas de informação e comunicação. Neste sentido, o Aprendizado de Máquina, ou Machine Learning,é amplamente utilizado e recomendado para processar Big Data. A estratégia Clustering-Based Resource Allocation (CBRA), idealizada para alocacão autônoma de recursos por meio do uso da "clusterização", ou clustering (uma tarefa realizada por Aprendizado de Máquina), categoriza usuários e aplicaç...