論文の概要: AoI-based Temporal Attention Graph Neural Network for Popularity
Prediction and Content Caching
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.08606v1
- Date: Thu, 18 Aug 2022 02:57:17 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-08-19 13:51:28.354809
- Title: AoI-based Temporal Attention Graph Neural Network for Popularity
Prediction and Content Caching
- Title（参考訳）: aoiに基づく時間的注意グラフニューラルネットワークによる人気予測とコンテンツキャッシング
- Authors: Jianhang Zhu, Rongpeng Li, Guoru Ding, Chan Wang, Jianjun Wu, Zhifeng
Zhao, and Honggang Zhang
- Abstract要約: 情報中心ネットワーク(ICN)は、予測結果に基づいて、限られた人気コンテンツをネットワークの端に積極的に保持することを目的としている。
本稿では,2部グラフに埋め込まれた構造パターンと時間パターンを協調的に学習するために,有効な動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)を利用する。
また,情報時代(AoI)に基づくアテンション機構を提案し,貴重な歴史的情報を抽出する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.16219929722585
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Along with the fast development of network technology and the rapid growth of
network equipment, the data throughput is sharply increasing. To handle the
problem of backhaul bottleneck in cellular network and satisfy people's
requirements about latency, the network architecture like information-centric
network (ICN) intends to proactively keep limited popular content at the edge
of network based on predicted results. Meanwhile, the interactions between the
content (e.g., deep neural network models, Wikipedia-alike knowledge base) and
users could be regarded as a dynamic bipartite graph. In this paper, to
maximize the cache hit rate, we leverage an effective dynamic graph neural
network (DGNN) to jointly learn the structural and temporal patterns embedded
in the bipartite graph. Furthermore, in order to have deeper insights into the
dynamics within the evolving graph, we propose an age of information (AoI)
based attention mechanism to extract valuable historical information while
avoiding the problem of message staleness. Combining this aforementioned
prediction model, we also develop a cache selection algorithm to make caching
decisions in accordance with the prediction results. Extensive results
demonstrate that our model can obtain a higher prediction accuracy than other
state-of-the-art schemes in two real-world datasets. The results of hit rate
further verify the superiority of the caching policy based on our proposed
model over other traditional ways.
- Abstract（参考訳）: ネットワーク技術の急速な発展とネットワーク機器の急速な成長に伴い、データスループットは急激に向上している。
セルラーネットワークにおけるバックホールボトルネックの問題に対処し、遅延に関する人々の要求を満たすため、ICN(Information-centric Network)のようなネットワークアーキテクチャは、予測結果に基づいて、限られた人気コンテンツをネットワークの端に積極的に保持する。
一方、コンテンツ(ディープニューラルネットワークモデル、wikipediaのような知識ベースなど)とユーザ間の相互作用は、動的二部グラフと見なすことができる。
本稿では,キャッシュヒット率を最大化するために,実効動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)を用いて,両部グラフに埋め込まれた構造パターンと時間パターンを共同学習する。
さらに,進化するグラフのダイナミクスに関する深い洞察を得るために,メッセージの停滞という問題を回避しつつ,貴重な歴史的情報を抽出するための情報時代(aoi)に基づく注意機構を提案する。
この予測モデルを組み合わせて,予測結果に応じてキャッシュ決定を行うキャッシュ選択アルゴリズムを開発した。
その結果,本モデルは実世界の2つのデータセットにおいて,最先端のスキームよりも高い予測精度が得られることがわかった。
ヒットレートの結果は、従来の手法よりも提案したモデルに基づくキャッシュポリシーの優位性をさらに検証する。
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