Fugu-MT 論文翻訳(概要): Shared MF: A privacy-preserving recommendation system

論文の概要: Shared MF: A privacy-preserving recommendation system

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.07759v1
Date: Tue, 18 Aug 2020 06:19:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-10-27 21:13:33.900997
Title: Shared MF: A privacy-preserving recommendation system
Title（参考訳）: 共有mf: プライバシー保護型レコメンデーションシステム
Authors: Senci Ying
Abstract要約: 本稿では,共有行列分解方式であるSharedMFを提案する。まず、分散レコメンデーションシステムを構築し、その後、ローカルデータのプライバシを保護するためにシークレット共有技術を使用する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Matrix factorization is one of the most commonly used technologies in recommendation system. With the promotion of recommendation system in e-commerce shopping, online video and other aspects, distributed recommendation system has been widely promoted, and the privacy problem of multi-source data becomes more and more important. Based on Federated learning technology, this paper proposes a shared matrix factorization scheme called SharedMF. Firstly, a distributed recommendation system is built, and then secret sharing technology is used to protect the privacy of local data. Experimental results show that compared with the existing homomorphic encryption methods, our method can have faster execution speed without privacy disclosure, and can better adapt to recommendation scenarios with large amount of data.
Abstract（参考訳）: マトリックス分解はレコメンデーションシステムにおいて最もよく使われる技術の一つである。電子商取引やオンラインビデオなどにおけるレコメンデーションシステムの普及に伴い、分散レコメンデーションシステムは広く普及し、マルチソースデータのプライバシー問題はますます重要になっている。本稿では,連合学習技術に基づき,共有行列因子化手法sharedmfを提案する。まず、分散レコメンデーションシステムを構築し、その後、ローカルデータのプライバシを保護するためにシークレット共有技術を使用する。実験の結果,既存の準同型暗号法と比較して,プライバシの開示なく実行速度が速くなり,大量のデータを用いたレコメンデーションシナリオへの適応性が向上した。

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