論文の概要: Semi-decentralized Inference in Heterogeneous Graph Neural Networks for Traffic Demand Forecasting: An Edge-Computing Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.00524v1
• Date: Tue, 28 Feb 2023 00:21:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-03-02 14:29:30.102263
• Title: Semi-decentralized Inference in Heterogeneous Graph Neural Networks for Traffic Demand Forecasting: An Edge-Computing Approach
• Title（参考訳）: トラフィック需要予測のためのヘテロジニアスグラフニューラルネットワークの半分散推論:エッジコンピューティングアプローチ
• Authors: Mahmoud Nazzal, Abdallah Khreishah, Joyoung Lee, and Shaahin Angizi
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、小都市部における交通需要と供給の予測に有望であることが示されている。 本稿では,エッジ上の複数,中規模,高スループットのクラウドレット通信ネットワークを用いた半分散方式を提案する。 また、タクシーレベルの需要と供給予測を改善するための異種GNN-LSTMアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.506171096484621
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Accurate and timely prediction of transportation demand and supply is essential for improving customer experience and raising the provider's profit. Recently, graph neural networks (GNNs) have been shown promising in predicting traffic demand and supply in small city regions. This awes their capability in modeling both a node's historical features and its relational information with other nodes. However, more efficient taxi demand and supply forecasting can still be achieved by following two main routes. First, is extending the scale of the prediction graph to include more regions. Second, is the simultaneous exploitation of multiple node and edge types to better expose and exploit the complex and diverse set of relations in a traffic system. Nevertheless, the applicability of both approaches is challenged by the scalability of system-wide GNN training and inference. An immediate remedy to the scalability challenge is to decentralize the GNN operation. However, decentralizing GNN operation creates excessive node-to-node communication overhead which hinders the potential of this approach. In this paper, we propose a semi-decentralized approach based on the use of multiple, moderately sized, and high-throughout cloudlet communication networks on the edge. This approach combines the best features of the centralized and decentralized settings; it may minimize the inter-cloudlet communication thereby alleviating the communication overhead of the decentralized approach while promoting scalability due to cloudlet-level decentralization. Also, we propose a heterogeneous GNN-LSTM algorithm for improved taxi-level demand and supply forecasting. This approach allows for handling dynamic taxi graphs where nodes are taxis. Through a set of experiments over real data, we show the advantage of the semi-decentralized approach as tested over our GNN-LSTM algorithm for taxi demand and supply prediction.
• Abstract（参考訳）: 交通需要と供給の正確かつタイムリーな予測は、顧客体験の向上と提供者の利益向上に不可欠である。 近年,小都市部における交通需要と供給の予測にグラフニューラルネットワーク(GNN)が期待されている。 これにより、ノードの履歴的特徴と、他のノードとのリレーショナル情報の両方をモデル化できる。 しかし、より効率的なタクシー需要と供給予測は、2つの主要ルートを従えば達成できる。 まず、予測グラフのスケールを、より多くの領域を含むように拡張すること。 第二に、複数のノードとエッジタイプを同時に利用することで、トラフィックシステムにおける複雑で多様な関係の集合をよりよく公開し、活用する。 それにもかかわらず、両方のアプローチの適用性は、システムワイドGNNトレーニングと推論のスケーラビリティによって挑戦されている。 スケーラビリティの課題に対する即時対策は、GNN操作を分散化することだ。 しかし、GNN操作の分散化はノード間通信の過大なオーバーヘッドを生み出し、このアプローチの可能性を妨げる。 本稿では,エッジ上のマルチサイズ,中規模,高スループットのクラウドレット通信ネットワークを用いた半分散方式を提案する。 このアプローチは、集中型と分散型の設定の最良の機能を組み合わせる。クラウドレット間の通信を最小限にすることで、分散型のアプローチの通信オーバーヘッドを軽減し、cloudletレベルの分散化によるスケーラビリティを促進する。 また、タクシーレベルの需要と供給予測を改善するための異種GNN-LSTMアルゴリズムを提案する。 このアプローチにより、ノードがタクシーであるような動的タクシーグラフの処理が可能になる。 実データに対する一連の実験を通して、タクシー需要と供給予測のためのGNN-LSTMアルゴリズム上でテストされた半分散アプローチの利点を示す。

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