論文の概要: Deep Learning on Graphs for Mobile Network Topology Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.13991v1
• Date: Fri, 18 Apr 2025 15:49:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-30 07:56:48.079663
• Title: Deep Learning on Graphs for Mobile Network Topology Generation
• Title（参考訳）: モバイルネットワークトポロジ生成のためのグラフの深層学習
• Authors: Felix Nannesson Meli, Johan Tell, Shirwan Piroti, Tahar Zanouda, Elias Jarlebring,
• Abstract要約: 本稿では,実世界のモバイルネットワークに適用された異なるグラフベースの深層学習手法の精度と精度を評価することに焦点を当てる。 実運用Telecom Networksから得られたTelecomデータセットに関する実験により,グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルと多層パーセプトロンの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Mobile networks consist of interconnected radio nodes strategically positioned across various geographical regions to provide connectivity services. The set of relations between these radio nodes, referred to as the \emph{mobile network topology}, is vital in the construction of the networking infrastructure. Typically, the connections between radio nodes and their associated cells are defined by software features that establish mobility relations (referred to as \emph{edges} in this paper) within the mobile network graph through heuristic methods. Although these approaches are efficient, they encounter significant limitations, particularly since edges can only be established prior to the installation of physical hardware. In this work, we use graph-based deep learning methods to determine mobility relations (edges), trained on radio node configuration data and reliable mobility relations set by Automatic Neighbor Relations (ANR) in stable networks. This paper focuses on measuring the accuracy and precision of different graph-based deep learning approaches applied to real-world mobile networks. We evaluated two deep learning models. Our comprehensive experiments on Telecom datasets obtained from operational Telecom Networks demonstrate the effectiveness of the graph neural network (GNN) model and multilayer perceptron. Our evaluation showed that considering graph structure improves results, which motivates the use of GNNs. Additionally, we investigated the use of heuristics to reduce the training time based on the distance between radio nodes to eliminate irrelevant cases. Our investigation showed that the use of these heuristics improved precision and accuracy considerably.
• Abstract（参考訳）: モバイルネットワークは、接続サービスを提供するために、様々な地理的領域に戦略的に配置された相互接続された無線ノードで構成されている。 これらの無線ノード間の関係の集合は、ネットワーク基盤の構築において不可欠である。 通常、無線ノードとそれに関連するセル間の接続は、ヒューリスティックな方法で移動ネットワークグラフ内の移動関係(ここでは「emph{edges}」と呼ぶ)を確立するソフトウェア機能によって定義される。 これらのアプローチは効率的だが、特に物理的なハードウェアがインストールされる前にエッジを確立することができるため、大きな制限に直面している。 本研究では,安定なネットワークにおいて,無線ノード構成データと自動近傍関係(ANR)によって設定された信頼性の高い移動度関係に基づいて訓練された移動度関係(エッジ)をグラフベースで決定する深層学習手法を提案する。 本稿では,実世界のモバイルネットワークに適用されたグラフベース深層学習手法の精度と精度を評価することに焦点を当てる。 2つのディープラーニングモデルを評価した。 運用Telecom Networksから得られたTelecomデータセットに関する包括的実験により,グラフニューラルネットワーク(GNN)モデルと多層パーセプトロンの有効性が示された。 評価の結果,グラフ構造を考慮すれば結果が向上し,GNNの利用が動機であることが示唆された。 さらに,無線ノード間の距離に基づくトレーニング時間を短縮し,無関係なケースを除去するためのヒューリスティックスの利用について検討した。 調査の結果,これらのヒューリスティックスを用いることで精度と精度が向上した。

関連論文リスト

• Opportunistic Routing in Wireless Communications via Learnable State-Augmented Policies [7.512221808783587]
  本稿では,大規模無線通信ネットワークにおけるパケットベースの情報ルーティングの課題に対処する。 機会的ルーティングは、無線通信の放送特性を利用して、最適な転送ノードを動的に選択する。 ネットワーク内のソースノードが処理する全情報の最大化を目的とした,状態拡張(SA)に基づく分散最適化手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-05T18:44:56Z)
• Utilizing Graph Neural Networks for Effective Link Prediction in Microservice Architectures [0.0]
  本研究では、特にグラフ注意ネットワークGATを用いて、マイクロサービスコールグラフのリンク予測を行うグラフニューラルネットワークベースのアプローチを提案する。 インタラクションが散発的に発生し、しばしば頻度が低くなるソーシャルネットワークとは異なり、マイクロサービスコールグラフは、非常に頻繁で時間に敏感なインタラクションを伴います。 実世界のデータを用いて、AUC、Precision、Recall、F1 Scoreなどのパフォーマンス指標でモデルを評価し、マイクロサービスのインタラクションを予測する上で、その精度と堅牢性を実証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-25T01:51:30Z)
• Data-Driven Radio Propagation Modeling using Graph Neural Networks [0.0]
  実世界のネットワークデータから直接電波伝搬挙動を学習するために,グラフニューラルネットワークを提案する。 実世界の電波伝搬データにグラフニューラルネットワークを適用してカバレッジマップを生成するのはこれが初めてです。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-08T09:09:50Z)
• Data-Driven Radio Environment Map Estimation Using Graph Neural Networks [0.0]
  グラフニューラルネットワークを用いて無線環境マップ(REM)を推定する手法を提案する。 提案アーキテクチャは、ネットワーク全体の空間的依存関係をキャプチャするグラフニューラルネットワークの利点を継承する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-09T00:17:33Z)
• T-GAE: Transferable Graph Autoencoder for Network Alignment [79.89704126746204]
  T-GAEはグラフオートエンコーダフレームワークで、GNNの転送性と安定性を活用して、再トレーニングなしに効率的なネットワークアライメントを実現する。 実験の結果、T-GAEは最先端の最適化手法と最高のGNN手法を最大38.7%、50.8%で上回っていることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-05T02:58:29Z)
• Multi-agent Reinforcement Learning with Graph Q-Networks for Antenna Tuning [60.94661435297309]
  モバイルネットワークの規模は、手作業による介入や手作業による戦略を使ってアンテナパラメータの最適化を困難にしている。 本研究では,モバイルネットワーク構成をグローバルに最適化するマルチエージェント強化学習アルゴリズムを提案する。 シミュレーション環境におけるアンテナ傾き調整問題とジョイント傾き・電力制御問題に対するアルゴリズムの性能を実証的に示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-20T17:06:34Z)
• Optimal Connectivity through Network Gradients for the Restricted Boltzmann Machine [0.0]
  基本的な問題は、学習曲線を改善するための接続パターンを効率的に見つけることである。 最近のアプローチでは、モデルで最適化する必要があるパラメータとして、ネットワーク接続を明示的に含んでいます。 本研究は,ネットワーク勾配の考え方に基づいて,RBMの最適接続パターンを求める手法を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-09-14T21:09:58Z)
• Representation Learning of Knowledge Graph for Wireless Communication Networks [21.123289598816847]
  本稿では,無線通信プロトコルに基づいて知識グラフを構築することにより,無線データの内在的関係を理解することを目的とする。 グラフ畳み込みニューラルネットワークに基づく新しいモデルは、グラフノードを分類し、関係予測をシミュレートするために使用されるグラフの表現を学ぶように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-22T07:36:34Z)
• Automatic Relation-aware Graph Network Proliferation [182.30735195376792]
  GNNを効率的に検索するためのARGNP(Automatic Relation-Aware Graph Network Proliferation)を提案する。 これらの操作は階層的なノード/リレーショナル情報を抽出し、グラフ上のメッセージパッシングのための異方的ガイダンスを提供する。 4つのグラフ学習タスクのための6つのデータセットの実験により、我々の手法によって生成されたGNNは、現在最先端の手作りおよび検索に基づくGNNよりも優れていることが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-31T10:38:04Z)
• Anomaly Detection on Attributed Networks via Contrastive Self-Supervised Learning [50.24174211654775]
  本論文では,アトリビュートネットワーク上の異常検出のためのコントラスト型自己監視学習フレームワークを提案する。 このフレームワークは、新しいタイプのコントラストインスタンスペアをサンプリングすることで、ネットワークデータからのローカル情報を完全に活用します。 高次元特性と局所構造から情報埋め込みを学習するグラフニューラルネットワークに基づくコントラスト学習モデルを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-02-27T03:17:20Z)
• Learning Connectivity of Neural Networks from a Topological Perspective [80.35103711638548]
  本稿では,ネットワークを解析のための完全なグラフに表現するためのトポロジ的視点を提案する。 接続の規模を反映したエッジに学習可能なパラメータを割り当てることにより、学習プロセスを異なる方法で行うことができる。 この学習プロセスは既存のネットワークと互換性があり、より大きな検索空間と異なるタスクへの適応性を持っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-19T04:53:31Z)
• SkipGNN: Predicting Molecular Interactions with Skip-Graph Networks [70.64925872964416]
  分子間相互作用の予測のためのグラフニューラルネットワークSkipGNNを提案する。 SkipGNNは直接相互作用からの情報だけでなく、二階相互作用からも情報を収集することで分子間相互作用を予測する。 また,SkipGNNは,既存の手法を最大28.8%上回り,優れた,堅牢な性能を実現していることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-30T16:55:58Z)
• Constructing Geographic and Long-term Temporal Graph for Traffic Forecasting [88.5550074808201]
  交通予測のための地理・長期時間グラフ畳み込み型ニューラルネットワーク(GLT-GCRNN)を提案する。 本研究では,地理的・長期的時間的パターンを共有する道路間のリッチな相互作用を学習する交通予測のための新しいフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-23T03:50:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。