論文の概要: Progressive Supervision via Label Decomposition: An Long-Term and Large-Scale Wireless Traffic Forecasting Method

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.06255v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 03:35:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:27:56.145543
• Title: Progressive Supervision via Label Decomposition: An Long-Term and Large-Scale Wireless Traffic Forecasting Method
• Title（参考訳）: ラベル分解によるプログレッシブ・スーパービジョン:長期・大規模無線交通予測手法
• Authors: Daojun Liang, Haixia Zhang, Dongfeng Yuan,
• Abstract要約: LL-WTF(Long-term and Large-scale Wireless Traffic Forecasting)は、戦略的ネットワーク管理とマクロスケールの包括的計画において重要である。 ラベル分解(PSLD)に基づくプログレッシブ・スーパービジョン法を提案する。 PSLDは既存の手法よりも優れており、3つのWTデータセットの平均2%、4%、そして11%のパフォーマンス改善がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.390842560217743
• License:
• Abstract: Long-term and Large-scale Wireless Traffic Forecasting (LL-WTF) is pivotal for strategic network management and comprehensive planning on a macro scale. However, LL-WTF poses greater challenges than short-term ones due to the pronounced non-stationarity of extended wireless traffic and the vast number of nodes distributed at the city scale. To cope with this, we propose a Progressive Supervision method based on Label Decomposition (PSLD). Specifically, we first introduce a Random Subgraph Sampling (RSS) algorithm designed to sample a tractable subset from large-scale traffic data, thereby enabling efficient network training. Then, PSLD employs label decomposition to obtain multiple easy-to-learn components, which are learned progressively at shallow layers and combined at deep layers to effectively cope with the non-stationary problem raised by LL-WTF tasks. Finally, we compare the proposed method with various state-of-the-art (SOTA) methods on three large-scale WT datasets. Extensive experimental results demonstrate that the proposed PSLD significantly outperforms existing methods, with an average 2%, 4%, and 11% performance improvement on three WT datasets, respectively. In addition, we built an open source library for WT forecasting (WTFlib) to facilitate related research, which contains numerous SOTA methods and provides a strong benchmark.Experiments can be reproduced through https://github.com/Anoise/WTFlib.
• Abstract（参考訳）: LL-WTF(Long-term and Large-scale Wireless Traffic Forecasting)は、戦略的ネットワーク管理とマクロスケールの包括的計画において重要である。 しかし、LL-WTFは、拡張無線トラフィックの非定常性の顕著さと、都市規模で配布される膨大なノード数により、短期的よりも大きな課題を生んでいる。 これに対応するために,ラベル分解(PSLD)に基づくプログレッシブ・スーパービジョン手法を提案する。 具体的には,大規模トラフィックデータから抽出可能なサブセットをサンプリングするランダムサブグラフサンプリング(RSS)アルゴリズムを導入し,効率的なネットワークトレーニングを実現する。 次に、PSLDはラベル分解を用いて、浅い層で徐々に学習し、深い層で組み合わせてLL-WTFタスクによって引き起こされる非定常問題に効果的に対処する、複数の読みやすいコンポーネントを得る。 最後に,提案手法と3つの大規模WTデータセット上でのSOTA(State-of-the-art)手法を比較した。 大規模実験の結果,提案したPSLDは3つのWTデータセットでそれぞれ平均2%,4%,11%の性能改善を達成し,既存の手法よりも有意に優れていた。 さらに、WT予測のためのオープンソースライブラリ(WTFlib)を構築し、多数のSOTAメソッドを含み、強力なベンチマークを提供するとともに、https://github.com/Anoise/WTFlibを通じて実験を再現する。

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