論文の概要: Mobile Network Configuration Recommendation using Deep Generative Graph Neural Network

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04779v1
• Date: Fri, 7 Jun 2024 09:28:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-10 14:50:13.579591
• Title: Mobile Network Configuration Recommendation using Deep Generative Graph Neural Network
• Title（参考訳）: 深部生成型グラフニューラルネットワークを用いたモバイルネットワーク構成勧告
• Authors: Shirwan Piroti, Ashima Chawla, Tahar Zanouda,
• Abstract要約: GNN(Deep Generative Graph Neural Network)を用いたフレームワークを提案する。 ネットワークをグラフにエンコードし、RANノードごとにサブグラフを抽出し、シームズGNNを使用して埋め込みを学習する。 このフレームワークは、複数のパラメータの設定パラメータを推奨し、誤設定を検出し、ネットワーク拡張と既存のセル再構成の両方を扱う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.40964539027092917
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are vast number of configurable parameters in a Radio Access Telecom Network. A significant amount of these parameters is configured by Radio Node or cell based on their deployment setting. Traditional methods rely on domain knowledge for individual parameter configuration, often leading to sub-optimal results. To improve this, a framework using a Deep Generative Graph Neural Network (GNN) is proposed. It encodes the network into a graph, extracts subgraphs for each RAN node, and employs a Siamese GNN (S-GNN) to learn embeddings. The framework recommends configuration parameters for a multitude of parameters and detects misconfigurations, handling both network expansion and existing cell reconfiguration. Tested on real-world data, the model surpasses baselines, demonstrating accuracy, generalizability, and robustness against concept drift.
• Abstract（参考訳）: Radio Access Telecom Networkには、多数の設定可能なパラメータがある。 これらのパラメータのかなりの部分は、Radio Nodeまたはそのデプロイメント設定に基づいてセルによって構成される。 従来のメソッドは個々のパラメータ設定のドメイン知識に依存しており、しばしば準最適結果につながる。 これを改善するために,Deep Generative Graph Neural Network (GNN) を用いたフレームワークを提案する。 ネットワークをグラフにエンコードし、RANノードごとにサブグラフを抽出し、シームズGNN(S-GNN)を用いて埋め込みを学習する。 このフレームワークは、複数のパラメータの設定パラメータを推奨し、誤設定を検出し、ネットワーク拡張と既存のセル再構成の両方を扱う。 実世界のデータに基づいてテストされ、モデルはベースラインを超え、精度、一般化可能性、そしてコンセプトドリフトに対する堅牢性を示す。

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