論文の概要: HSTFL: A Heterogeneous Federated Learning Framework for Misaligned Spatiotemporal Forecasting

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.18482v1
• Date: Fri, 27 Sep 2024 06:51:11 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-06 05:52:22.762638
• Title: HSTFL: A Heterogeneous Federated Learning Framework for Misaligned Spatiotemporal Forecasting
• Title（参考訳）: HSTFL:時空間予測のミスアライメントのための不均一なフェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Shuowei Cai, Hao Liu,
• Abstract要約: 異種時空間学習(HSTFL)フレームワークを提案し、複数のクライアントが異なるドメインからの時系列データを活用できるようにする。 我々は,HSTFLが推論攻撃に効果的に抵抗するだけでなく,様々なベースラインに対して顕著な改善をもたらすことを示した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.00534246138727
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Spatiotemporal forecasting has emerged as an indispensable building block of diverse smart city applications, such as intelligent transportation and smart energy management. Recent advancements have uncovered that the performance of spatiotemporal forecasting can be significantly improved by integrating knowledge in geo-distributed time series data from different domains, \eg enhancing real-estate appraisal with human mobility data; joint taxi and bike demand predictions. While effective, existing approaches assume a centralized data collection and exploitation environment, overlooking the privacy and commercial interest concerns associated with data owned by different parties. In this paper, we investigate multi-party collaborative spatiotemporal forecasting without direct access to multi-source private data. However, this task is challenging due to 1) cross-domain feature heterogeneity and 2) cross-client geographical heterogeneity, where standard horizontal or vertical federated learning is inapplicable. To this end, we propose a Heterogeneous SpatioTemporal Federated Learning (HSTFL) framework to enable multiple clients to collaboratively harness geo-distributed time series data from different domains while preserving privacy. Specifically, we first devise vertical federated spatiotemporal representation learning to locally preserve spatiotemporal dependencies among individual participants and generate effective representations for heterogeneous data. Then we propose a cross-client virtual node alignment block to incorporate cross-client spatiotemporal dependencies via a multi-level knowledge fusion scheme. Extensive privacy analysis and experimental evaluations demonstrate that HSTFL not only effectively resists inference attacks but also provides a significant improvement against various baselines.
• Abstract（参考訳）: 時空間予測は、インテリジェントトランスポートやスマートエネルギー管理など、多様なスマートシティアプリケーションにとって必須のビルディングブロックとして現れている。 近年,地域別時系列データに知識を組み込むことにより,時空間予測の性能を著しく向上させることができることが判明した。 既存のアプローチは効果的な一方で、異なる当事者が所有するデータに関するプライバシーと商業上の関心事を見越して、中央集権的なデータ収集とエクスプロイト環境を前提としている。 本稿では,複数ソースのプライベートデータに直接アクセスすることなく,複数パーティの協調時空間予測について検討する。 しかし、この作業は困難である。 1)クロスドメインの特徴的不均一性と 2) 標準水平的, 垂直的フェデレーション学習が適用不可能な地理的不均一性。 この目的のために、複数のクライアントが、プライバシーを保ちながら、異なるドメインからの地理的に分散した時系列データを協調的に活用できるように、異種時空間フェデレーションラーニング(HSTFL)フレームワークを提案する。 具体的には,個人間の時空間的依存関係を局所的に保存し,不均一なデータに対する効果的な表現を生成するために,垂直的フェデレーション時空間的表現学習を考案する。 そこで我々は,多レベル知識融合方式を用いて,クロスクライアント時空間依存性を組み込む,クロスクライアント仮想ノードアライメントブロックを提案する。 大規模なプライバシー分析と実験的評価により、HSTFLは推論攻撃に効果的に抵抗するだけでなく、様々なベースラインに対して顕著な改善をもたらすことが示された。

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