意图导向网络中的知识图谱嵌入
网络与互联网体系结构
2024-05-14 v1
摘要
本文提出了一种新方法，通过整合意图导向网络 (IBN) 和知识图谱 (KGs) 来实现网络管理，为服务编排创建一个更直观且更高效的管道。通过将高层业务意图映射到网络配置并利用 KGs，系统能够动态适应网络变化和服务需求，确保最佳性能和资源分配。我们利用知识图谱嵌入 (KGE) 从网络和服务提供商处获取上下文信息。KGE 模型使用自定义知识图谱和高斯嵌入模型进行训练，并通过服务预测和意图验证过程将意图映射到服务。我们提出的意图生命周期通过仅部署根据网络和资源可用性验证的意图来实现意图翻译和保证。我们在模拟环境中进行大量实验评估训练好的模型，其在服务映射和意图验证任务中的效率。基于 TMForum 意图通用模型的自定义服务编排意图知识图谱 (IKG) 上的训练 KGE 模型在服务预测和意图验证准确率均超过 80%。
引用
@article{arxiv.2405.07850,
title = {Knowledge Graph Embedding in Intent-Based Networking},
author = {Kashif Mehmood and Katina Kralevska and David Palma},
journal= {arXiv preprint arXiv:2405.07850},
year = {2024}
}
备注
Accepted at WIN 2024 (IEEE NetSoft24)