論文の概要: Decentralized Matrix Factorization with Heterogeneous Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.00306v2
• Date: Sun, 17 Sep 2023 03:19:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 01:10:20.029498
• Title: Decentralized Matrix Factorization with Heterogeneous Differential Privacy
• Title（参考訳）: 不均一なディファレンシャルプライバシを持つ分散行列分解
• Authors: Wentao Hu and Hui Fang
• Abstract要約: 信頼できないリコメンデータに対して, 異種差分行列分解アルゴリズム(HDPMF)を提案する。 我々のフレームワークは、プライバシと精度のトレードオフを改善するために、革新的な再スケーリングスキームを備えた拡張ストレッチ機構を使用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.4743508801114444
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Conventional matrix factorization relies on centralized collection of users' data for recommendation, which might introduce an increased risk of privacy leakage especially when the recommender is untrusted. Existing differentially private matrix factorization methods either assume the recommender is trusted, or can only provide a uniform level of privacy protection for all users and items with untrusted recommender. In this paper, we propose a novel Heterogeneous Differentially Private Matrix Factorization algorithm (denoted as HDPMF) for untrusted recommender. To the best of our knowledge, we are the first to achieve heterogeneous differential privacy for decentralized matrix factorization in untrusted recommender scenario. Specifically, our framework uses modified stretching mechanism with an innovative rescaling scheme to achieve better trade off between privacy and accuracy. Meanwhile, by allocating privacy budget properly, we can capture homogeneous privacy preference within a user/item but heterogeneous privacy preference across different users/items. Theoretical analysis confirms that HDPMF renders rigorous privacy guarantee, and exhaustive experiments demonstrate its superiority especially in strong privacy guarantee, high dimension model and sparse dataset scenario.
• Abstract（参考訳）: 従来のマトリックスファクタリングは、ユーザのレコメンデーションのための集中的なデータ収集に依存しているため、特にレコメンデータが信頼できない場合には、プライバシリークのリスクが高まる可能性がある。 既存のプライベートな行列因数分解手法は、推奨者が信頼されていると仮定するか、または信頼できない推奨者を持つすべてのユーザやアイテムに対して、一様にプライバシー保護を提供することができる。 本稿では,信頼度の低いレコメンデータに対して,不均一な微分プライベート行列分解アルゴリズム(hdpmf)を提案する。 我々の知る限りでは、信頼できないレコメンデータシナリオにおいて、分散行列分解のための異種差分プライバシーを最初に達成する。 具体的には,改良されたストレッチ機構と革新的なリスケーリングスキームを用いて,プライバシと精度のトレードオフを改善する。 一方,プライバシ予算を適切に割り当てることで,ユーザ/イット内の均質なプライバシの選好を,異なるユーザ/イット間の異質なプライバシの選好を捉えることができる。 理論的分析により、hdpmfは厳密なプライバシ保証を実現しており、徹底的な実験は特に強力なプライバシ保証、高次元モデル、スパースデータセットシナリオにおいてその優位性を示している。

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