PateGail: A Privacy-Preserving Mobility Trajectory Generator with Imitation Learning
作者: Huandong Wang, Changzheng Gao, Yuchen Wu, Depeng Jin, Lina Yao, Yong Li
分类: cs.LG, cs.AI
发布日期: 2024-07-23
💡 一句话要点
PateGail：一种基于模仿学习的隐私保护移动轨迹生成方法
🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)
关键词: 移动轨迹生成 模仿学习 隐私保护 差分隐私 去中心化学习
📋 核心要点
- 现有轨迹生成方法依赖集中收集的真实轨迹数据，存在隐私泄露风险，无法满足日益增长的隐私保护需求。
- PateGail采用去中心化的模仿学习框架，在用户本地训练判别器，仅共享生成轨迹和奖励，结合差分隐私保护用户数据。
- 实验结果表明，PateGail生成的轨迹在多个统计指标上优于现有方法，并在移动预测和位置推荐等应用中表现良好。
📝 摘要（中文）
本文提出了一种名为PateGail的隐私保护模仿学习模型，用于生成移动轨迹，旨在解决大规模轨迹数据因隐私问题而缺失的难题。该模型利用生成对抗模仿学习模拟人类的决策过程。为了保护用户隐私，模型基于存储在用户设备上的去中心化移动数据进行集体训练，其中个人判别器在本地训练，以区分和奖励真实和生成的轨迹。在训练过程中，只有生成的轨迹及其基于个人判别器获得的奖励在服务器和设备之间共享，并通过差分隐私扰动机制进一步保护隐私。此外，提出了一种新颖的奖励聚合机制，以更好地模拟人类决策过程。理论证明，在该聚合机制下，模型最大化了用户折扣总奖励的下界。实验表明，该模型生成的轨迹在五个关键统计指标上与真实轨迹相似，优于现有算法48.03%以上。合成轨迹能够有效地支持实际应用，包括移动预测和位置推荐。
🔬 方法详解
问题定义：现有移动轨迹生成方法需要集中收集用户的真实轨迹数据进行训练，这带来了严重的隐私泄露风险。用户对于共享自己的位置信息非常敏感，因此缺乏大规模的真实轨迹数据，限制了相关应用的发展。现有方法难以在保护用户隐私的同时，生成高质量的移动轨迹。
核心思路：PateGail的核心思路是利用模仿学习，让生成器学习真实用户的移动模式，同时采用去中心化的训练方式和差分隐私技术来保护用户隐私。通过在本地训练判别器，并仅共享生成轨迹和奖励，避免直接暴露用户的真实轨迹数据。奖励聚合机制旨在更好地模拟人类决策过程，提升生成轨迹的质量。
技术框架：PateGail的整体框架包括以下几个主要模块：1) 本地判别器训练：每个用户设备上训练一个判别器，用于区分真实轨迹和生成轨迹，并给出奖励信号。2) 轨迹生成器：生成器负责生成模拟的移动轨迹。3) 奖励聚合：服务器对来自不同设备的奖励信号进行聚合，得到全局奖励信号。4) 差分隐私保护：在奖励共享过程中，加入噪声以满足差分隐私。5) 模型更新：根据聚合后的奖励信号更新生成器参数。
关键创新：PateGail的关键创新在于：1) 提出了一种去中心化的模仿学习框架，避免了集中收集用户数据。2) 引入了差分隐私技术，对共享的奖励信号进行保护。3) 设计了一种新颖的奖励聚合机制，能够更好地模拟人类的决策过程，并理论证明了其有效性。
关键设计：PateGail的关键设计包括：1) 判别器的网络结构和损失函数，用于有效区分真实轨迹和生成轨迹。2) 差分隐私噪声的添加方式和参数选择，需要在隐私保护程度和模型性能之间进行权衡。3) 奖励聚合机制的具体实现，例如采用加权平均或更复杂的聚合算法。4) 生成器的网络结构和训练方式，需要能够生成高质量的移动轨迹。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，PateGail在五个关键统计指标（例如轨迹长度、移动速度等）上与真实轨迹非常相似，并且优于现有算法48.03%以上。此外，PateGail生成的合成轨迹能够有效地支持移动预测和位置推荐等实际应用，证明了其在保护隐私的同时，能够生成高质量的移动轨迹。
🎯 应用场景
PateGail生成的合成轨迹数据可以应用于多种场景，例如：1) 城市规划：模拟人口流动，优化交通网络。2) 位置推荐：基于合成轨迹训练推荐模型，提升推荐准确率。3) 移动预测：预测用户未来的移动轨迹，提供个性化服务。4) 隐私保护的数据分析：在不泄露用户隐私的前提下，进行数据分析和挖掘，发现有价值的信息。
📄 摘要（原文）
Generating human mobility trajectories is of great importance to solve the lack of large-scale trajectory data in numerous applications, which is caused by privacy concerns. However, existing mobility trajectory generation methods still require real-world human trajectories centrally collected as the training data, where there exists an inescapable risk of privacy leakage. To overcome this limitation, in this paper, we propose PateGail, a privacy-preserving imitation learning model to generate mobility trajectories, which utilizes the powerful generative adversary imitation learning model to simulate the decision-making process of humans. Further, in order to protect user privacy, we train this model collectively based on decentralized mobility data stored in user devices, where personal discriminators are trained locally to distinguish and reward the real and generated human trajectories. In the training process, only the generated trajectories and their rewards obtained based on personal discriminators are shared between the server and devices, whose privacy is further preserved by our proposed perturbation mechanisms with theoretical proof to satisfy differential privacy. Further, to better model the human decision-making process, we propose a novel aggregation mechanism of the rewards obtained from personal discriminators. We theoretically prove that under the reward obtained based on the aggregation mechanism, our proposed model maximizes the lower bound of the discounted total rewards of users. Extensive experiments show that the trajectories generated by our model are able to resemble real-world trajectories in terms of five key statistical metrics, outperforming state-of-the-art algorithms by over 48.03%. Furthermore, we demonstrate that the synthetic trajectories are able to efficiently support practical applications, including mobility prediction and location recommendation.