論文の概要: Federated Online Clustering of Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2208.14865v1
• Date: Wed, 31 Aug 2022 13:46:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-09-01 13:38:06.632684
• Title: Federated Online Clustering of Bandits
• Title（参考訳）: バンディットのフェデレーションオンラインクラスタリング
• Authors: Xutong Liu, Haoru Zhao, Tong Yu, Shuai Li, John C.S. Lui
• Abstract要約: コンテキスト多重武装バンディット(MAB)はレコメンデーションシステムにおいて重要な意思決定問題である。 本稿では,プライバシとコミュニケーションの考慮事項を満足しつつ,全体の後悔を最小限に抑えることを目的とした,B bandit (FCLUB) 問題の連合オンラインクラスタリングについて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 35.21933787486559
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Contextual multi-armed bandit (MAB) is an important sequential decision-making problem in recommendation systems. A line of works, called the clustering of bandits (CLUB), utilize the collaborative effect over users and dramatically improve the recommendation quality. Owing to the increasing application scale and public concerns about privacy, there is a growing demand to keep user data decentralized and push bandit learning to the local server side. Existing CLUB algorithms, however, are designed under the centralized setting where data are available at a central server. We focus on studying the federated online clustering of bandit (FCLUB) problem, which aims to minimize the total regret while satisfying privacy and communication considerations. We design a new phase-based scheme for cluster detection and a novel asynchronous communication protocol for cooperative bandit learning for this problem. To protect users' privacy, previous differential privacy (DP) definitions are not very suitable, and we propose a new DP notion that acts on the user cluster level. We provide rigorous proofs to show that our algorithm simultaneously achieves (clustered) DP, sublinear communication complexity and sublinear regret. Finally, experimental evaluations show our superior performance compared with benchmark algorithms.
• Abstract（参考訳）: コンテキスト多重武装バンディット(MAB)はレコメンデーションシステムにおいて重要な意思決定問題である。 CLUB(Clustering of bandits)と呼ばれる一連の作業は、ユーザに対する協調的な効果を活用し、推奨品質を劇的に改善する。 アプリケーションの規模が拡大し、プライバシに関する公の関心が高まる中、ユーザデータの分散化と、ローカルサーバ側へのバンディット学習のプッシュが求められている。 しかし、既存のCLUBアルゴリズムは、中央サーバでデータが利用できる集中型環境下で設計されている。 我々は,プライバシやコミュニケーションの考慮事項を満足しつつ,全体の後悔を最小限に抑えることを目的とした,FCLUB(Bandit)問題の連合的オンラインクラスタリングの研究に焦点をあてる。 本稿では,クラスタ検出のための新しいフェーズベーススキームと,協調バンディット学習のための新しい非同期通信プロトコルを提案する。 ユーザのプライバシを保護するため,従来の差分プライバシー(DP)定義はあまり適切ではなく,ユーザクラスタレベルで機能する新しいDP概念を提案する。 本稿では,このアルゴリズムがDP,サブ線形通信複雑性,サブ線形後悔を同時に達成することを示す厳密な証明を提供する。 最後に,ベンチマークアルゴリズムよりも優れた性能を示す実験評価を行った。

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