基于联邦学习的跨源数据错误检测方法
作者:
作者单位:

作者简介:

陈璐(1989-),女,博士,教授,博士生导师,CCF专业会员,主要研究领域为度量空间数据管理,时空数据管理,查询可用性分析;郑白桦(1977-),女,博士,教授,博士生导师,主要研究领域为移动/普适计算,空间数据库,大数据分析;郭宇翔(1998-),男,博士生,主要研究领域为数据集成,数据准备;高云君(1977-),男,博士,教授,博士生导师,CCF高级会员,主要研究领域为数据库,大数据管理与分析,DB与AI融合;葛丛丛(1995-),女,博士,主要研究领域为数据集成,数据清洗.

通讯作者:

高云君,gaoyj@zju.edu.cn

中图分类号:

基金项目:

国家重点研发计划(2021YFC3300303);国家自然科学基金(62025206,61972338,62102351)


Cross-source Data Error Detection Approach Based on Federated Learning
Author:
Affiliation:

Fund Project:

  • 摘要
  • |
  • 图/表
  • |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献
  • |
  • 相似文献
  • |
  • 引证文献
  • |
  • 资源附件
  • |
  • 文章评论
    摘要:

    随着海量数据的涌现和不断积累,数据治理成为提高数据质量、最大化数据价值的重要手段.其中,数据错误检测是提高数据质量的关键步骤,近年来引起了学术界及工业界的广泛关注.目前,绝大多数错误检测方法只适用于单数据源场景.然而在现实场景中,数据往往不集中存储与管理.不同来源且高度相关的数据能够提升错误检测的精度.但由于数据隐私安全问题,跨源数据往往不允许集中共享.鉴于此,提出了一种基于联邦学习的跨源数据错误检测方法FeLeDetect,以在数据隐私保证的前提下,利用跨源数据信息提高错误检测精度.为了充分捕获每一个数据源的数据特征,首先提出一种基于图的错误检测模型GEDM,并在此基础上设计了一种联邦协同训练算法FCTA,以支持在各方数据不出本地的前提下,利用跨源数据协同训练GEDM.此外,为了降低联邦训练的通信开销和人工标注成本,还提出了一系列优化方法.最后,在3个真实数据集上进行了大量的实验.实验结果表明:(1)相较于5种现有最先进的错误检测方法,GEDM在本地场景和集中场景下,错误检测结果的F1分数平均提高了10.3%和25.2%;(2) FeLeDetect错误检测结果的F1分数较本地场景下GEDM的结果平均提升了23.2%.

    Abstract:

    With the emergence and accumulation of massive data, data governance has become an important manner to improve data quality and maximize data value. Error detection is crucial for improving data quality, which has attracted a surge of interests from both industry and academia. Various detection methods tailored for a single data source have been proposed. Nevertheless, in many real-world scenarios, data is not centrally stored and managed. Different sources of correlated data can be employed to improve the accuracy of error detection. Unfortunately, due to privacy/security issues, cross-source data is often not allowed to be integrated centrally. To this end, this study proposes FeLeDetect, a cross-source data error detection method based on federated learning. First, a graph-based error detection model (GEDM) is presented to capture sufficient data features from each data source. Then, the study investigates a federated co-training algorithm (FCTA) to collaboratively train GEDM over different data sources without privacy leakage. Furthermore, the study designs a series of optimization methods to reduce the communication cost during the federated learning and the manual labeling efforts. Extensive experiments on three real-life datasets demonstrate that GEDM achieves an average improvement of 10.3% F1-score in the local scenario and 25.2% F1-score in the centralized scenario, outperforming all the five existing state-of-the-art competitors for a single data source; and FeLeDetect further enhances local GEDM in terms of F1-score by 23.2% on average.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

陈璐,郭宇翔,葛丛丛,郑白桦,高云君.基于联邦学习的跨源数据错误检测方法.软件学报,2023,34(3):1126-1147

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:
  • 下载次数:
  • HTML阅读次数:
  • 引用次数:
历史
  • 收稿日期:2022-05-13
  • 最后修改日期:2022-09-07
  • 录用日期:
  • 在线发布日期: 2022-10-26
  • 出版日期:
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京市海淀区中关村南四街4号,邮政编码:100190
电话:010-62562563 传真:010-62562533 Email:jos@iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号