論文の概要: DeepHeteroIoT: Deep Local and Global Learning over Heterogeneous IoT Sensor Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.19996v1
• Date: Fri, 29 Mar 2024 06:24:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-01 16:24:57.526919
• Title: DeepHeteroIoT: Deep Local and Global Learning over Heterogeneous IoT Sensor Data
• Title（参考訳）: DeepHeteroIoT - 異種IoTセンサデータによるローカルおよびグローバルな学習
• Authors: Muhammad Sakib Khan Inan, Kewen Liao, Haifeng Shen, Prem Prakash Jayaraman, Dimitrios Georgakopoulos, Ming Jian Tang,
• Abstract要約: 本稿では,畳み込みニューラルネットワークと双方向Gated Recurrent Unitを併用して,局所的特徴とグローバルな特徴をそれぞれ学習する新しいディープラーニングモデルを提案する。 特に、このモデルはデータセット全体で平均3.37%の精度と2.85%のF1スコアの絶対的な改善を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.531834233076934
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Internet of Things (IoT) sensor data or readings evince variations in timestamp range, sampling frequency, geographical location, unit of measurement, etc. Such presented sequence data heterogeneity makes it difficult for traditional time series classification algorithms to perform well. Therefore, addressing the heterogeneity challenge demands learning not only the sub-patterns (local features) but also the overall pattern (global feature). To address the challenge of classifying heterogeneous IoT sensor data (e.g., categorizing sensor data types like temperature and humidity), we propose a novel deep learning model that incorporates both Convolutional Neural Network and Bi-directional Gated Recurrent Unit to learn local and global features respectively, in an end-to-end manner. Through rigorous experimentation on heterogeneous IoT sensor datasets, we validate the effectiveness of our proposed model, which outperforms recent state-of-the-art classification methods as well as several machine learning and deep learning baselines. In particular, the model achieves an average absolute improvement of 3.37% in Accuracy and 2.85% in F1-Score across datasets
• Abstract（参考訳）: モノのインターネット(IoT)センサーデータまたは読み取りは、タイムスタンプ範囲、サンプリング周波数、地理的位置、測定単位などの変動を発生させる。 このようなシーケンスデータの不均一性は、従来の時系列分類アルゴリズムをうまく動作させることを困難にしている。 したがって、不均一性問題に対処するには、サブパターン(ローカル特徴)だけでなく、全体的なパターン(グローバル特徴)も学習する必要がある。 異種IoTセンサデータ(温度や湿度などのセンサデータタイプを分類するなど)の分類の課題に対処するため,畳み込みニューラルネットワークと双方向Gated Recurrent Unitを組み合わせた新たなディープラーニングモデルを提案する。 異種IoTセンサデータセットの厳密な実験を通じて,提案モデルの有効性を検証する。 特に、このモデルはデータセット全体で平均3.37%の精度、F1スコアの2.85%の絶対的な改善を実現している。

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