論文の概要: Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.05257v1
• Date: Tue, 9 May 2023 08:26:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-10 13:26:55.571956
• Title: Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications
• Title（参考訳）: 時空間モビリティ応用のためのフェデレーション学習モデルの検討
• Authors: Yacine Belal and Sonia Ben Mokhtar, Hamed Haddadi, Jaron Wang and Afra Mashhadi
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、空間時間モデルを訓練するための理想的な候補として機能する。 既存の時空間モデルから分散学習への移行には,ユニークな課題がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.857209033280136
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Federated learning involves training statistical models over edge devices such as mobile phones such that the training data is kept local. Federated Learning (FL) can serve as an ideal candidate for training spatial temporal models that rely on heterogeneous and potentially massive numbers of participants while preserving the privacy of highly sensitive location data. However, there are unique challenges involved with transitioning existing spatial temporal models to decentralized learning. In this survey paper, we review the existing literature that has proposed FL-based models for predicting human mobility, traffic prediction, community detection, location-based recommendation systems, and other spatial-temporal tasks. We describe the metrics and datasets these works have been using and create a baseline of these approaches in comparison to the centralized settings. Finally, we discuss the challenges of applying spatial-temporal models in a decentralized setting and by highlighting the gaps in the literature we provide a road map and opportunities for the research community.
• Abstract（参考訳）: 連合学習は、トレーニングデータをローカルに保持するように、携帯電話などのエッジデバイス上で統計モデルをトレーニングする。 フェデレートラーニング(FL)は、高度に敏感な位置情報のプライバシーを維持しながら、不均一で潜在的に膨大な数の参加者に依存する空間的時間モデルを訓練するための理想的な候補として機能する。 しかし、既存の時空間モデルから分散学習への移行にはユニークな課題がある。 本稿では,人体移動,交通予測,コミュニティ検出,位置ベースレコメンデーションシステム,その他の時空間的タスクを予測するためのFLモデルを提案する既存文献について概説する。 これらの研究が使用しているメトリクスとデータセットを説明し、集中的な設定と比較して、これらのアプローチのベースラインを作成します。 最後に,分散環境で空間-時間モデルを適用することの課題について論じ,文献のギャップを強調することで,研究コミュニティにロードマップと機会を提供する。

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