論文の概要: Federating Recommendations Using Differentially Private Prototypes
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.00602v1
- Date: Sun, 1 Mar 2020 22:21:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-12-27 12:54:27.364296
- Title: Federating Recommendations Using Differentially Private Prototypes
- Title（参考訳）: 差分プライベートプロトタイプを用いたフェデレーションレコメンデーション
- Authors: M\'onica Ribero, Jette Henderson, Sinead Williamson, Haris Vikalo
- Abstract要約: 生データを収集せずにグローバルおよびローカルなプライベートモデルを学習するための新しいフェデレーションアプローチを提案する。
通信を2ラウンドだけ必要とすることで、通信コストを削減し、過剰なプライバシー損失を回避することができます。
本稿では,グローバルモデルの局所的適応により,集中行列分解に基づくレコメンデータシステムモデルよりも優れた性能が得られることを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.29544153550663
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Machine learning methods allow us to make recommendations to users in
applications across fields including entertainment, dating, and commerce, by
exploiting similarities in users' interaction patterns. However, in domains
that demand protection of personally sensitive data, such as medicine or
banking, how can we learn such a model without accessing the sensitive data,
and without inadvertently leaking private information? We propose a new
federated approach to learning global and local private models for
recommendation without collecting raw data, user statistics, or information
about personal preferences. Our method produces a set of prototypes that allows
us to infer global behavioral patterns, while providing differential privacy
guarantees for users in any database of the system. By requiring only two
rounds of communication, we both reduce the communication costs and avoid the
excessive privacy loss associated with iterative procedures. We test our
framework on synthetic data as well as real federated medical data and
Movielens ratings data. We show local adaptation of the global model allows our
method to outperform centralized matrix-factorization-based recommender system
models, both in terms of accuracy of matrix reconstruction and in terms of
relevance of the recommendations, while maintaining provable privacy
guarantees. We also show that our method is more robust and is characterized by
smaller variance than individual models learned by independent entities.
- Abstract（参考訳）: 機械学習は,ユーザのインタラクションパターンの類似性を活用し,エンタテインメントやデート,コマースなどさまざまな分野のアプリケーションにおいて,ユーザへのレコメンデーションを可能にする。
しかし、医療や銀行などの個人機密データの保護を要求するドメインでは、機密データにアクセスせずに、不注意に個人情報を漏らさずに、どのようにそのようなモデルを学べるのか?
本稿では,生データやユーザの統計情報,個人の好みに関する情報を収集することなく,グローバルおよびローカルプライベートモデルのレコメンデーションを学習するための新しい連合アプローチを提案する。
提案手法は,システム内の任意のデータベースのユーザに対して差分プライバシー保証を提供しながら,グローバルな行動パターンを推測する一連のプロトタイプを生成する。
2ラウンドの通信しか必要とせず、通信コストを削減し、反復的な手続きに伴う過剰なプライバシー損失を回避する。
私たちは、合成データと実際の連合医療データと映画評価データに関するフレームワークをテストします。
本稿では,グローバルモデルの局所的適応により,行列再構成の精度とレコメンデーションの妥当性の両面において,集中行列分解に基づくレコメンデーションシステムモデルより優れ,かつ,証明可能なプライバシ保証を維持した。
また,本手法はより頑健であり,独立した実体によって学習された個々のモデルよりも分散が小さい。
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