論文の概要: A GNN-based Spectral Filtering Mechanism for Imbalance Classification in Network Digital Twin
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.11505v1
- Date: Mon, 17 Feb 2025 07:12:39 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-18 14:08:35.296773
- Title: A GNN-based Spectral Filtering Mechanism for Imbalance Classification in Network Digital Twin
- Title（参考訳）: ネットワークディジタル双対における不均衡分類のためのGNNに基づくスペクトルフィルタリング機構
- Authors: Abubakar Isah, Ibrahim Aliyu, Sulaiman Muhammad Rashid, Jaehyung Park, Minsoo Hahn, Jinsul Kim,
- Abstract要約: 5Gネットワークのディジタルツインは、障害タイプを特定する主要な方法としてグラフ分類を採用することが多い。
故障発生のスキュード分布は、グラフデータマイニングを効果的に防ぐ主要なクラス不均衡問題である。
我々は,クラス指向のスペクトルフィルタリング機構を導入し,精度の高い分類を実現することを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.3744158081557412
- License:
- Abstract: Graph Neural Networks are gaining attention in Fifth-Generation (5G) core network digital twins, which are data-driven complex systems with numerous components. Analyzing these data can be challenging due to rare failure types, leading to imbalanced classification in multiclass settings. Digital twins of 5G networks increasingly employ graph classification as the main method for identifying failure types. However, the skewed distribution of failure occurrences is a major class imbalance issue that prevents effective graph data mining. Previous studies have not sufficiently tackled this complex problem. In this paper, we propose Class-Fourier Graph Neural Network (CF-GNN) introduces a class-oriented spectral filtering mechanism that ensures precise classification by estimating a unique spectral filter for each class. We employ eigenvalue and eigenvector spectral filtering to capture and adapt to variations in the minority classes, ensuring accurate class-specific feature discrimination, and adept at graph representation learning for complex local structures among neighbors in an end-to-end setting. Extensive experiments have demonstrated that the proposed CF-GNN could help with both the creation of new techniques for enhancing classifiers and the investigation of the characteristics of the multi-class imbalanced data in a network digital twin system.
- Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワークは、多数のコンポーネントを持つデータ駆動複合システムである、第5世代(5G)コアネットワークデジタルツインで注目を集めている。
これらのデータを分析することは、まれな障害タイプのために困難になり、マルチクラス設定における不均衡な分類につながる可能性がある。
5Gネットワークのディジタルツインは、障害タイプを特定する主要な方法としてグラフ分類を採用することが多い。
しかし、障害発生のスキュード分布は、グラフデータマイニングを効果的に防ぐ主要なクラス不均衡問題である。
これまでの研究では、この複雑な問題に十分に対応できていない。
本稿では,クラス指向のスペクトルフィルタリング機構を導入し,各クラスに対して独自のスペクトルフィルタを推定することにより,正確な分類を実現する。
固有値と固有ベクトルスペクトルフィルタリングを用いて、少数クラスの変動を捕捉・適応し、正確なクラス固有の特徴識別を保証し、エンドツーエンドの設定で近隣の複雑な局所構造に対するグラフ表現学習に適応する。
提案するCF-GNNは,分類器の強化のための新しい手法の作成と,ネットワークディジタルツインシステムにおけるマルチクラス不均衡データの特性の調査に有効であることを示した。
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