論文の概要: A Bubble-Cluster Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Demand Forecasting on Heterogeneous Retail Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12220v1
• Date: Sat, 15 Mar 2025 18:07:54 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-18 14:56:57.791496
• Title: A Bubble-Cluster Federated Learning Framework for Privacy-Preserving Demand Forecasting on Heterogeneous Retail Data
• Title（参考訳）: 不均一小売データに基づくプライバシ保護需要予測のためのバブルクラスタフェデレーション学習フレームワーク
• Authors: Yunbo Long, Liming Xu, Ge Zheng, Alexandra Brintrup,
• Abstract要約: フェデレートラーニングにより、小売店はプライバシを維持しながら需要予測のためのモデルパラメータを共有できる。 本稿では,販売予測に適した新しいクラスタリングベースのフェデレーション学習フレームワークであるBubble-Cluster Federated Learning (BFL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.745068077169954
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated learning (FL) enables retailers to share model parameters for demand forecasting while maintaining privacy. However, heterogeneous data across diverse regions, driven by factors such as varying consumer behavior, poses challenges to the effectiveness of federated learning. To tackle this challenge, we propose Bubble-Cluster Federated Learning (BFL), a novel clustering-based federated learning framework tailored for sales prediction. By leveraging differential privacy and feature importance distribution, BFL groups retailers into distinct "bubbles", each forming its own federated learning (FL) system to effectively isolate data heterogeneity. Within each bubble, Transformer models are designed to predict local sales for each client. Our experiments demonstrate that BFL significantly surpasses FedAvg and outperforms local learning in demand forecasting performance across all participating clients. Compared to local learning, BFL can achieve a 5.4\% improvement in R\textsuperscript{2}, a 69\% reduction in RMSE, and a 45\% decrease in MAE. Our study highlights BFL's adaptability in enabling effective federated learning through dynamic adjustments to noise levels and the range of clients participating in each bubble. This approach strategically groups participants into distinct "bubbles" while proactively identifying and filtering out risky clients that could compromise the FL system. The findings demonstrate BFL's ability to enhance collaborative learning in regression tasks on heterogeneous data, achieving a balance between forecasting accuracy and privacy preservation in retail applications. Additionally, BFL's capability to detect and neutralize poisoned data from clients enhances the system's robustness and reliability, ensuring more secure and effective federated learning.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)により、小売店はプライバシを維持しながら需要予測のためのモデルパラメータを共有できる。 しかし、様々な消費者行動などの要因によって駆動される多種多様な地域にわたる異種データが、連合学習の有効性に課題を提起する。 この課題に対処するために,販売予測に適した,クラスタリングに基づく新しいフェデレーション学習フレームワークであるBubble-Cluster Federated Learning (BFL)を提案する。 差分プライバシーと特徴重要度分布を活用することにより、小売業者は個別の「バブル」にグループ化され、それぞれがデータ不均一性を効果的に分離する独自のフェデレーションラーニング(FL)システムを形成する。 各バブル内では、Transformerモデルは各クライアントのローカルセールスを予測するように設計されている。 実験の結果,BFLはFedAvgをはるかに上回り,全クライアントの需要予測性能において,局所学習を上回っていることがわかった。 局所学習と比較して、BFLはR\textsuperscript{2}の5.4\%の改善、RMSEの69\%削減、MAEの45\%削減を実現している。 本研究は, 各バブルに係わる顧客の範囲と騒音レベルを動的に調整し, 効果的なフェデレーション学習を実現するためのBFLの適応性を明らかにする。 このアプローチは、参加者を戦略的に「バブル」に分類し、FLシステムに侵入する危険のあるクライアントを積極的に識別し、フィルタリングする。 この結果は、BFLが不均一データ上の回帰タスクにおける協調学習を強化する能力を示し、小売アプリケーションにおける予測精度とプライバシ保護のバランスを達成していることを示している。 さらに、クライアントから有毒データを検出および中和するBFLの機能は、システムの堅牢性と信頼性を高め、よりセキュアで効果的なフェデレーション学習を保証する。

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