論文の概要: Federated Neural Collaborative Filtering
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2106.04405v1
- Date: Wed, 2 Jun 2021 21:05:41 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-06-13 13:59:11.980171
- Title: Federated Neural Collaborative Filtering
- Title(参考訳): フェデレーションニューラルコラボレーティブフィルタ
- Authors: Vasileios Perifanis and Pavlos S. Efraimidis
- Abstract要約: 我々は、アイテムレコメンデーションのための最先端のニューラルコラボレーティブ・フィルタリング(NCF)アプローチのフェデレーション版を提案する。
FedNCFと名付けられたこのシステムは、ユーザが生データを公開したり送信したりすることなく、学習ができる。
FLの協調フィルタリング(CF)タスクにおける特殊性について検討するとともに,計算コストの観点からプライバシ保護機構の評価を行った。
- 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: In this work, we present a federated version of the state-of-the-art Neural
Collaborative Filtering (NCF) approach for item recommendations. The system,
named FedNCF, allows learning without requiring users to expose or transmit
their raw data. Experimental validation shows that FedNCF achieves comparable
recommendation quality to the original NCF system. Although federated learning
(FL) enables learning without raw data transmission, recent attacks showed that
FL alone does not eliminate privacy concerns. To overcome this challenge, we
integrate a privacy-preserving enhancement with a secure aggregation scheme
that satisfies the security requirements against an honest-but-curious (HBC)
entity, without affecting the quality of the original model. Finally, we
discuss the peculiarities observed in the application of FL in a collaborative
filtering (CF) task as well as we evaluate the privacy-preserving mechanism in
terms of computational cost.
- Abstract(参考訳): 本稿では,ncf(state-of-the-art neural collaborative filtering)アプローチのフェデレーションバージョンを提案する。
FedNCFと名付けられたこのシステムは、ユーザが生データを公開したり送信したりすることなく、学習ができる。
実験的な検証により、FedNCFは元のNCFシステムと同等のレコメンデーション品質を達成している。
FL(Federated Learning)は、生のデータ伝送なしでの学習を可能にするが、最近の攻撃はFLだけではプライバシーの懸念を排除していないことを示した。
この課題を克服するために、プライバシ保護強化とセキュアアグリゲーションスキームを統合し、元のモデルの品質に影響を与えることなく、誠実だが正確(HBC)なエンティティに対するセキュリティ要件を満たす。
最後に,協調フィルタリング(cf)タスクにおけるflの適用における特異性について検討するとともに,計算コストの観点からプライバシー保護機構の評価を行った。
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