論文の概要: PA-CFL: Privacy-Adaptive Clustered Federated Learning for Transformer-Based Sales Forecasting on Heterogeneous Retail Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.12220v2
• Date: Fri, 21 Mar 2025 17:13:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-24 14:53:45.435853
• Title: PA-CFL: Privacy-Adaptive Clustered Federated Learning for Transformer-Based Sales Forecasting on Heterogeneous Retail Data
• Title（参考訳）: PA-CFL:不均一小売データに基づくトランスフォーマーベースの販売予測のためのプライバシ適応クラスタ化フェデレーション学習
• Authors: Yunbo Long, Liming Xu, Ge Zheng, Alexandra Brintrup,
• Abstract要約: 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。 異種小売データの需要予測に適したプライバシ適応クラスタ型フェデレートラーニング(PA-CFL)を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.745068077169954
• License:
• 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 Privacy-Adaptive Clustered Federated Learning (PA-CFL) tailored for demand forecasting on heterogeneous retail data. By leveraging differential privacy and feature importance distribution, PA-CFL groups retailers into distinct ``bubbles'', each forming its own federated learning system to effectively isolate data heterogeneity. Within each bubble, Transformer models are designed to predict local sales for each client. Our experiments demonstrate that PA-CFL significantly surpasses FedAvg and outperforms local learning in demand forecasting performance across all participating clients. Compared to local learning, PA-CFL achieves a 5.4% improvement in R^2, a 69% reduction in RMSE, and a 45% decrease in MAE. Our approach enables effective FL through adaptive adjustments to diverse noise levels and the range of clients participating in each bubble. By grouping participants and proactively filtering out high-risk clients, PA-CFL mitigates potential threats to the FL system. The findings demonstrate PA-CFL's ability to enhance federated learning in time series prediction tasks with heterogeneous data, achieving a balance between forecasting accuracy and privacy preservation in retail applications. Additionally, PA-CFL's capability to detect and neutralize poisoned data from clients enhances the system's robustness and reliability.
• 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、異種小売データに対する需要予測に適したプライバシ適応クラスタ型フェデレートラーニング(PA-CFL)を提案する。 異なるプライバシと特徴的重要性の分布を活用することにより、PA-CFLは小売業者を‘バブル’に分類し、それぞれが独自のフェデレーション学習システムを形成して、データの不均一性を効果的に分離する。 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,PA-CFL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優れていた。 局所学習と比較して,PA-CFLはR^2が5.4%,RMSEが69%,MAEが45%改善した。 提案手法は,各種ノイズレベルと各バブルに参加するクライアントの範囲を適応調整することで,有効なFLを実現する。 参加者をグループ化し、リスクの高いクライアントを積極的にフィルタリングすることで、PA-CFLはFLシステムに対する潜在的な脅威を軽減する。 その結果,PA-CFLは時系列予測タスクにおけるフェデレーション学習をヘテロジニアスなデータで強化し,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保った。 さらに、PA-CFLがクライアントから有毒データを検出および中和する能力により、システムの堅牢性と信頼性が向上する。

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