論文の概要: A Cross-City Federated Transfer Learning Framework: A Case Study on Urban Region Profiling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.00007v1
• Date: Tue, 31 May 2022 12:41:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-02 15:47:10.035369
• Title: A Cross-City Federated Transfer Learning Framework: A Case Study on Urban Region Profiling
• Title（参考訳）: 都市間フェデレーション・トランスファー学習フレームワーク:都市部プロファイリングを事例として
• Authors: Gaode Chen, Yijun Su, Xinghua Zhang, Anmin Hu, Guochun Chen, Siyuan Feng, Ji Xiang, Junbo Zhang, Yu Zheng
• Abstract要約: 本稿では,データ不足やプライバシー問題に対処する新しいクロスシティ・フェデレーション・トランスファー・ラーニング・フレームワーク(CcFTL)を提案する。 CcFTLは、複数のリッチデータソース都市から対象都市にリレーショナル知識を転送する。 都市域のプロファイリングをスマートシティの応用として捉え,提案手法を実世界の研究で評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.103961649276584
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Data insufficiency problem (i.e., data missing and label scarcity issues) caused by inadequate services and infrastructures or unbalanced development levels of cities has seriously affected the urban computing tasks in real scenarios. Prior transfer learning methods inspire an elegant solution to the data insufficiency, but are only concerned with one kind of insufficiency issue and fail to fully explore these two issues existing in the real world. In addition, cross-city transfer in existing methods overlooks the inter-city data privacy which is a public concern in practical application. To address the above challenging problems, we propose a novel Cross-city Federated Transfer Learning framework (CcFTL) to cope with the data insufficiency and privacy problems. Concretely, CcFTL transfers the relational knowledge from multiple rich-data source cities to the target city. Besides, the model parameters specific to the target task are firstly trained on the source data and then fine-tuned to the target city by parameter transfer. With our adaptation of federated training and homomorphic encryption settings, CcFTL can effectively deal with the data privacy problem among cities. We take the urban region profiling as an application of smart cities and evaluate the proposed method with a real-world study. The experiments demonstrate the notable superiority of our framework over several competitive state-of-the-art models.
• Abstract（参考訳）: データ不足問題(すなわち、不適切なサービスやインフラや都市の不均衡な開発レベルに起因するデータ不足やラベル不足の問題)は、実際のシナリオにおける都市コンピューティングのタスクに深刻な影響を与えている。 事前転送学習手法はデータ不足に対するエレガントな解決策を刺激するが、それは1つの障害の問題にのみ関心を持ち、現実世界に存在するこれらの2つの問題を十分に探求することができない。 さらに、既存手法における都市間転送は、実践的なアプリケーションにおいて公的な関心事である都市間データプライバシを見落としている。 上記の課題に対処するため,我々は,データ不足とプライバシ問題に対処するための新しい都市間連帯転送学習フレームワーク (ccftl) を提案する。 具体的には、CcFTLは複数のリッチデータソース都市から対象都市にリレーショナル知識を転送する。 さらに、ターゲットタスクに固有のモデルパラメータは、まずソースデータでトレーニングされ、次にパラメータ転送によってターゲット都市に微調整される。 フェデレーショントレーニングと同型暗号化設定の適応により、CcFTLは都市間のデータプライバシー問題に効果的に対処できる。 我々は,スマートシティの応用として都市域のプロファイリングを行い,提案手法を実世界調査により評価する。 この実験は、いくつかの競争状態のモデルに対して、我々のフレームワークの顕著な優位性を示しています。

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