論文の概要: Making Recommender Systems Forget: Learning and Unlearning for Erasable Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2203.11491v1
• Date: Tue, 22 Mar 2022 06:56:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-03-24 03:31:24.494948
• Title: Making Recommender Systems Forget: Learning and Unlearning for Erasable Recommendation
• Title（参考訳）: Recommender Systemsを忘れる - 老朽化したレコメンデーションのための学習と学習
• Authors: Yuyuan Li, Xiaolin Zheng, Chaochao Chen, Junlin Liu
• Abstract要約: LASERは効率的なアンラーニングを実現するだけでなく、モデルユーティリティの観点から最先端のアンラーニングフレームワークよりも優れています。 2つの実世界のデータセットに関する理論的解析と実験は、LASERが効率的なアンラーニングを達成するだけでなく、モデルユーティリティの観点から最先端のアンラーニングフレームワークよりも優れていることを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.72554870460794
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Privacy laws and regulations enforce data-driven systems, e.g., recommender systems, to erase the data that concern individuals. As machine learning models potentially memorize the training data, data erasure should also unlearn the data lineage in models, which raises increasing interest in the problem of Machine Unlearning (MU). However, existing MU methods cannot be directly applied into recommendation. The basic idea of most recommender systems is collaborative filtering, but existing MU methods ignore the collaborative information across users and items. In this paper, we propose a general erasable recommendation framework, namely LASER, which consists of Group module and SeqTrain module. Firstly, Group module partitions users into balanced groups based on their similarity of collaborative embedding learned via hypergraph. Then SeqTrain module trains the model sequentially on all groups with curriculum learning. Both theoretical analysis and experiments on two real-world datasets demonstrate that LASER can not only achieve efficient unlearning, but also outperform the state-of-the-art unlearning framework in terms of model utility.
• Abstract（参考訳）: プライバシー法と規制は、個人に関するデータを消去するためにデータ駆動システム(例えばレコメンダシステム)を強制する。 機械学習モデルがトレーニングデータを記憶する可能性があるため、データ消去はモデル内のデータ系統を開放し、マシン・アンラーニング(MU)問題への関心が高まります。 しかし、既存のMUメソッドを直接推奨することはできない。 ほとんどのレコメンダシステムの基本的な考え方はコラボレーティブフィルタリングだが、既存のmuメソッドはユーザとアイテム間のコラボレーティブ情報を無視する。 本稿では,グループモジュールとSeqTrainモジュールからなる一般的な消去可能なレコメンデーションフレームワークLASERを提案する。 まず、グループモジュールは、hypergraphで学んだ共同埋め込みの類似性に基づいて、ユーザをバランスのとれたグループに分割する。 そしてseqtrainモジュールは、カリキュラム学習でモデルを全グループに順次トレーニングする。 2つの実世界のデータセットに関する理論的解析と実験は、LASERが効率的なアンラーニングを達成するだけでなく、モデルユーティリティの観点から最先端のアンラーニングフレームワークよりも優れていることを示している。

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