《联邦学习实战》杨强 读书笔记十一——联邦学习在智能物联网中的应用案例
目录
案例的背景与动机
历史数据分析
出行时间预测模型
问题定义
构造训练数据集
模型结构
联邦学习在智慧城市建设中的一个应用,即用户的出行预测,帮助用户更好地规划出行安排。
人工智能物联网(以下简称AIoT)是一种将人工智能技术和物联网技术相结合而出现的前瞻性概念。
本章介绍联邦学习在AIoT中的一个重要应用:预测社区住户的出行时间,从而帮助住户提供更好的出行建议(如打车预测、路线推荐等)。本案例是横向联邦学习在AIoT领域的应用实践。
案例的背景与动机
当前的智慧社区管理,一般是在各社区中安装AIoT设备,收集本小区住户的出行信息。
由于社区住户的行为数据属于个人隐私信息,不适合将数据上传到云端进行集中式处理。
历史数据分析
历史数据分析的结果表明,在社区出行的问题上,传统的数据分析很难取得令人满意的效果:
- 首先,不同住户群体差异性很大。
- 其次,单个社区的住户数量一般比较少。
出行时间预测模型
问题定义
我们并不需要一个准确值,而是需要一个大致的区间。因此,我们将出行时间预测退化为一个多分类问题,将每一天的时间划分为多个区间段,预测用户出行的时间段。
构造训练数据集
我们来考虑每一条训练样本(x,y)的构建,首先是特征x的构造,特征构造包括两个层面的特征数据:
- 画像属性特征构建:通过用户的登记信息和历史出行,提取包括用户的性别、年龄,工作日出行频率、休息日出行频率等用户画像信息。
- 时间序列特征:时间序列建模问题,可以通过滑动窗口的方式来构建训练数据集。假设当前处于第T天,那么我们可以把前面的N天构成一个时间序列。将该序列作为递归神经网络的输入得到用户时序行为特征,其中某一天的输入数据包括是否为工作日;当前24个时间区间段中是否有出行记录等。
训练集中标签y的构建则相对简单,前面已经提到将问题转化为多方类处理。
模型结构
本案例采用LSTM网络作为递归网络模块,然后将其与画像属性特征拼接,接入全连接层,如下图:
本读书笔记系列针对2021年5月出版的《联邦学习实战》(见下图),后续部分将逐步更新
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