論文の概要: FedPOIRec: Privacy Preserving Federated POI Recommendation with Social Influence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2112.11134v1
• Date: Tue, 21 Dec 2021 12:11:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-12-22 15:33:43.943632
• Title: FedPOIRec: Privacy Preserving Federated POI Recommendation with Social Influence
• Title（参考訳）: FedPOIRec: 社会的影響を考慮したFederated POI勧告のプライバシー保護
• Authors: Vasileios Perifanis, George Drosatos, Giorgos Stamatelatos and Pavlos S. Efraimidis
• Abstract要約: 我々は,プライバシー保護のためのフェデレーション学習アプローチであるFedPOIRecを紹介した。 まず、FedPOIRecフレームワークは、ローカルデータが所有者のデバイスを離れることはないという原則に基づいて構築され、ローカル更新はパラメータサーバによって盲目的に集約される。 我々は、CKKSの完全同型暗号方式の特性を利用して、フェデレーション後のユーザの友人の好みを統合するためのプライバシー保護プロトコルを提案する。
• 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: With the growing number of Location-Based Social Networks, privacy preserving location prediction has become a primary task for helping users discover new points-of-interest (POIs). Traditional systems consider a centralized approach that requires the transmission and collection of users' private data. In this work, we present FedPOIRec, a privacy preserving federated learning approach enhanced with features from users' social circles for top-$N$ POI recommendations. First, the FedPOIRec framework is built on the principle that local data never leave the owner's device, while the local updates are blindly aggregated by a parameter server. Second, the local recommenders get personalized by allowing users to exchange their learned parameters, enabling knowledge transfer among friends. To this end, we propose a privacy preserving protocol for integrating the preferences of a user's friends after the federated computation, by exploiting the properties of the CKKS fully homomorphic encryption scheme. To evaluate FedPOIRec, we apply our approach into five real-world datasets using two recommendation models. Extensive experiments demonstrate that FedPOIRec achieves comparable recommendation quality to centralized approaches, while the social integration protocol incurs low computation and communication overhead on the user side.
• Abstract（参考訳）: 位置情報ベースのソーシャルネットワークの増加に伴い、プライバシー保護のための位置情報予測が、ユーザーが新しい関心のポイント(POI)を見つけるのを助ける主要なタスクとなっている。 従来のシステムは、ユーザのプライベートデータの送信と収集を必要とする集中型のアプローチを考える。 本研究では,ユーザのソーシャルサークルの機能により強化された,プライバシ保護連帯学習手法であるfeedpoirecを提案する。 まず、FedPOIRecフレームワークは、ローカルデータが所有者のデバイスを離れることはないという原則に基づいて構築され、ローカル更新はパラメータサーバによって盲目的に集約される。 第2に、学習したパラメータをユーザが交換し、友人間の知識伝達を可能にすることで、ローカルレコメンデーションがパーソナライズされる。 そこで本研究では,ckks完全準同型暗号方式の特性を活用し,ユーザの友人の選好を統合するプライバシ保護プロトコルを提案する。 FedPOIRecを評価するために、2つのレコメンデーションモデルを用いて、我々のアプローチを5つの実世界のデータセットに適用する。 大規模な実験では、FedPOIRecは集中型アプローチに匹敵する推奨品質を達成し、一方でソーシャル統合プロトコルは、ユーザ側で低い計算と通信オーバーヘッドを発生させる。

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