Fugu-MT 論文翻訳(概要): Practical Privacy Preserving POI Recommendation

論文の概要: Practical Privacy Preserving POI Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2003.02834v2
Date: Mon, 27 Apr 2020 06:11:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-26 06:50:42.576149
Title: Practical Privacy Preserving POI Recommendation
Title（参考訳）: POI勧告の実践的プライバシー保護
Authors: Chaochao Chen, Jun Zhou, Bingzhe Wu, Wenjin Fang, Li Wang, Yuan Qi, Xiaolin Zheng
Abstract要約: 本稿では,プライバシ保護のためのPOI勧告(PriRec)フレームワークを提案する。 PriRecは、ユーザのプライベートな生データとモデルを自身の手で保持し、ユーザのプライバシを広範囲に保護する。実世界のデータセットにPriRecを適用し、包括的な実験により、FMと比較すると、PriRecは同等またはそれ以上のレコメンデーション精度を達成した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 26.096197310800328
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Point-of-Interest (POI) recommendation has been extensively studied and successfully applied in industry recently. However, most existing approaches build centralized models on the basis of collecting users' data. Both private data and models are held by the recommender, which causes serious privacy concerns. In this paper, we propose a novel Privacy preserving POI Recommendation (PriRec) framework. First, to protect data privacy, users' private data (features and actions) are kept on their own side, e.g., Cellphone or Pad. Meanwhile, the public data need to be accessed by all the users are kept by the recommender to reduce the storage costs of users' devices. Those public data include: (1) static data only related to the status of POI, such as POI categories, and (2) dynamic data depend on user-POI actions such as visited counts. The dynamic data could be sensitive, and we develop local differential privacy techniques to release such data to public with privacy guarantees. Second, PriRec follows the representations of Factorization Machine (FM) that consists of linear model and the feature interaction model. To protect the model privacy, the linear models are saved on users' side, and we propose a secure decentralized gradient descent protocol for users to learn it collaboratively. The feature interaction model is kept by the recommender since there is no privacy risk, and we adopt secure aggregation strategy in federated learning paradigm to learn it. To this end, PriRec keeps users' private raw data and models in users' own hands, and protects user privacy to a large extent. We apply PriRec in real-world datasets, and comprehensive experiments demonstrate that, compared with FM, PriRec achieves comparable or even better recommendation accuracy.
Abstract（参考訳）: 近年,poi(point-of-interest)勧告が広く研究され,産業に適用されている。しかし、既存のアプローチのほとんどは、ユーザのデータ収集に基づいて集中型モデルを構築している。プライベートデータとモデルの両方がレコメンデーターによって保持され、重大なプライバシー上の懸念を引き起こす。本稿では,PriRec(Privacy Preserving POI Recommendation)フレームワークを提案する。まず、データのプライバシを保護するため、ユーザのプライベートデータ(機能やアクション)は、携帯電話やパッドなど、独自の側に保持される。一方、ユーザのデバイスのストレージコストを削減するためには、すべてのユーザが公開データをレコメンデーションによって保持する必要がある。これらの公開データには、(1)poiカテゴリのようなpoiのステータスのみに関連する静的データ、(2)訪問数のようなユーザー-poiアクションに依存する動的データが含まれる。動的データはセンシティブで、我々はローカルな差分プライバシー技術を開発し、プライバシー保証付きでそのようなデータを公開します。第二に、PriRecは線形モデルと特徴相互作用モデルからなる因子化マシン(FM)の表現に従う。モデルプライバシを保護するために,線形モデルはユーザ側で保存され,ユーザが協調的に学習するためのセキュアな分散勾配降下プロトコルを提案する。プライバシリスクがないため,機能インタラクションモデルは推奨者によって維持され,フェデレーション学習パラダイムにセキュアなアグリゲーション戦略を採用して学習する。この目的のために、PriRecはユーザのプライベートな生データとモデルを自身の手で保持し、ユーザのプライバシを広範囲に保護する。実世界のデータセットにPriRecを適用し、包括的な実験により、FMと比較すると、PriRecは同等またはそれ以上のレコメンデーション精度を達成した。

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