Explorando GNNs Sensíveis a Arestas para Previsão de Carga em uma Rede Backbone - Almeida, Wagner; Ramos, Fábio; Borges, Alex V.; Nacif, José Augusto M.; Santos, Ricardo F. dos (Anais do Workshop de Gerência e Operação de Redes e Serviços (WGRS), 2024)
Redes neurais de grafos (GNNs) são ferramentas para aplicação de aprendizado de máquina a vários tipos de dados complexos estruturados em grafos. A maioria das GNNs, no entanto, é focada em representar nós ou grafos inteiros, deixando de lado informações que possam estar contidas em atributos de arestas. Neste trabalho, apresentamos um modelo de GNN sensível a arestas com mecanismos de atenção aplicado à previsão de carga em nós de uma rede backbone. O modelo proposto é capaz de processar atributos implícitos e explícitos de arestas juntamente aos atributos de nós, contribuindo para aprimorar a representação dos dados. Nos testes realizados para previsão de carga, nosso modelo superou os resultados obtidos pelo estado da arte dos modelos de GNNs não sensíveis às arestas. A ferramenta que desenvolvemos para testes está disponível publicamente.