面向时空移动应用的联邦学习模型调查

May, 2023

面向时空移动应用的联邦学习模型调查

Survey of Federated Learning Models for Spatial-Temporal Mobility Applications

Yacine Belal, Sonia Ben Mokhtar, Hamed Haddadi, Jaron Wang, Afra Mashhadi

TL;DR本文综述了现有文献中所提出的基于联邦学习的预测人类移动性、交通预测、社区探测、基于位置的推荐系统和其他时空任务的模型，阐述了这些模型所使用的指标和数据集，并与中心化模型进行比较。最后，讨论了在分散式学习中应用时空模型所面临的挑战，并提出了未来研究的机会和方向。

Abstract

federated learning involves training statistical models over edge devices such as mobile phones such that the training data is kept local. Federated Learning (FL) can serve as an ideal candidate for training spatial temporal models that rely on heterogeneous and potentially massive num

federated learning spatial-temporal models decentralized learning human mobility prediction privacy preservation

发现论文，激发创造

具有移动性的数据异构层次联邦学习

本研究探讨基于数据异构和移动性的分层联邦学习，通过分析其性能并利用移动性改善数据异构，结果表明移动性可以提高 15.1％的模型准确性。

Jun, 2023

关于分散式联邦学习的调查

去中心化联邦学习解决方案的综述，包括现有的方法和未来的研究方向。

Aug, 2023

基于移动感知的增量半监督联邦学习进行健康推测

移动感知技术结合联邦学习能在保护用户隐私的同时，有效识别类似流感症状，并通过增量半监督联邦学习算法在分散的在线环境中训练模型，取得最佳结果。

Dec, 2023

联邦学习：挑战、方法和未来方向

本文介绍联邦学习的独特特征和挑战，提供当前方法的概述，并概述了与各种研究社区相关的几个未来方向。

Aug, 2019

联邦学习的进展：模型、方法和隐私

本文详细阐述了联邦学习的体系结构、应用问题、算法设计原则和安全问题，提出了一种更加通用的算法设计框架、攻击场景和防御方法，致力于将联邦学习与真实世界应用相集成并实现高性能、隐私保护和安全性。

Feb, 2023

智能移动健康系统的隐私保护边缘联邦学习

我们提出一种在物联网基础设施上，针对资源受限的移动健康和可穿戴技术的隐私保护边缘联邦学习框架，并通过在 Amazon 的 AWS 云平台上使用可穿戴技术监测癫痫的发作检测应用的实施评估了我们提议的框架。

May, 2024

联邦学习：应用、挑战和未来方向

本文提供了关于联邦学习的概述，并重点关注医疗保健领域。通过中央协调器服务器共享全局深度学习模型，解决了隐私保护需求并探讨了联邦学习遇到的挑战和未来发展方向，其中使用多方计算、同态加密、差分隐私和随机梯度下降等多种隐私方法。

May, 2022

针对低延迟联邦学习的移动感知联合用户调度和资源分配

联邦学习是一种高效的分布式机器学习方法，通过用户端的迭代本地模型训练和中央服务器端的全局模型聚合，保护用户的隐私。然而，现有的工作只研究了静态场景或用户位置的随机初始化，未能捕捉到真实网络中的用户移动。为了解决这个问题，在联邦学习中引入了用户的移动模型，并开发了一种用户调度和资源分配方法，以减小由于通信资源有限而带来的训练延迟。模拟结果表明，所提出的算法相比最先进的基线算法具有更好的性能，一定程度的用户移动可以提高训练性能。

Jul, 2023

移动边缘网络中的联邦学习：一项全面调查

本文介绍了联邦学习技术与移动边缘计算的应用，讨论了在大规模和复杂的移动边缘网络中实现联邦学习所面临的挑战以及现有解决方案，探讨了联邦学习在移动边缘网络优化中的应用，以及未来的研究方向与挑战，包括保护隐私与安全。

Sep, 2019

车联网中的联邦学习

本文研究车联网应用中的联邦学习与集中式学习的可行性，探讨了基于图像数据集的目标检测，分析了数据标注、模型训练的挑战，以及数据速率、可靠性、隐私和资源管理等通信方面的问题，并为联邦学习在车联网领域中的未来研究方向提供了展望。

Jun, 2020