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基于知识图谱的6g网络场景认知方法研究

基于知识图谱的6G网络场景认知方法研究

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作者：赵茁乔西安电子科技大学

学位级别：硕士

在第六代(6th generation,6g)移动通信网络中,网络覆盖范围的全域扩展、各类新兴信息技术的广泛应用极大的丰富了通信网络的应用场景,将能够为用户提供海量的多元化服务。然而,当前“尽最大努力交付”的服务模式已难以满足用户个性化的... 详细信息

在第六代(6th generation,6g)移动通信网络中,网络覆盖范围的全域扩展、各类新兴信息技术的广泛应用极大的丰富了通信网络的应用场景,将能够为用户提供海量的多元化服务。然而,当前“尽最大努力交付”的服务模式已难以满足用户个性化的需求。因此,6g网络应该具备为用户提供按需服务的能力。而实现全域全场景下的按需服务的关键是对场景进行精准、实时、智能的认知。如何使能网络自主智能的认知异构的场景及服务,将场景的外在特征信息转化为反映用户需求的网络关键性能指标(Key Performance Indicator,KPI),继而对网络资源进行高效调度是需要解决的重要问题。针对上述问题,本文将知识图谱技术应用于网络场景的认知识别,构建了包含场景及服务特征的6g网络场景知识图谱,并通过在知识图谱的上的推理预测实现关键场景信息的认知。本文提出的方法对于提高下一代网络的自主性和智能度有重要的创新和指导意义。本文的工作内容和创新点如下:(1)6g网络场景知识图谱的构建。本文采用自顶向下和自底向上结合的知识图谱构建方法,通过本体定义、知识抽取、知识存储三个主要步骤构建了包含多个应用服务场景,涵盖了人、无人机、智能车等多个用户,共3305个知识三元组的场景知识图谱。本文首先以本体构建的经典指南——七步法为方法论,结合专家知识进行通信场景要素的归纳和提取,首次提出了大规模网络场景下的6g场景本体结构,形成了对网络场景的规范化描述,并通过Protégé工具实现场景本体的可视化构建。随后本文以第三代合作伙伴计划(3rd generation Partnership Project,3gPP)标准文档为数据源,结合手动标注与基于Bi LSTM-CRF模型的半自动化实体抽取方法,从大量半结构和非结构化的场景数据中进行结构化场景数据的抽取。最后本文将结构化的场景数据转化为知识三元组,借助python中的py2neo工具包导入Neo4j图数据库以完成场景知识图谱的构建。针对以往领域知识图谱构建存在的缺陷,本文对场景三元组数据存储至Neo4j数据库的方法进行了改进,将实体的所有属性特征数据作为此实体的内部属性存储在同一个图谱节点中,以便后续的查询和使用。(2)基于知识图谱链路预测的网络场景认知方法。针对当前5g通信网络缺乏自主场景认知能力的问题,本文提出了知识图谱使能的6g网络场景认知架构,以知识图谱链路预测的方式实现对场景特征信息的推理。同时为了更有效的学习场景知识图谱中实体和关系的语义嵌入,本文提出了一种基于BERT的场景知识表示学习模型,通过和几种基线模型的对比验证了此模型用于场景认知的可行性和高效性。另外,为了解决训练模型时面临的数据稀缺问题,本文通过文本数据增强的方法对场景数据进行增扩,在保证训练数据多样性的同时提升了模型的鲁棒性。

关键词： 6g场景场景认知知识图谱知识表示学习链路预测

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