論文の概要: Federated Recommendation with Additive Personalization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.09109v1
• Date: Sun, 22 Jan 2023 12:13:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-01-24 14:56:08.855532
• Title: Federated Recommendation with Additive Personalization
• Title（参考訳）: 追加パーソナライゼーションによるフェデレーション勧告
• Authors: Zhiwei Li, Guodong Long, Tianyi Zhou
• Abstract要約: 本稿では,FedRAP(Federated Recommendation with Additive Personalization)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 具体的には、全ユーザから集約された疎グローバルなアイテムにパーソナライズされたアイテムを埋め込み、パーソナライズすることを提案する。 通信オーバヘッドを低減するため,グローバルアイテム埋め込みの疎正規化により統一的な定式化が提案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.33367659097946
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With rising concerns about privacy, developing recommendation systems in a federated setting become a new paradigm to develop next-generation Internet service architecture. However, existing approaches are usually derived from a distributed recommendation framework with an additional mechanism for privacy protection, thus most of them fail to fully exploit personalization in the new context of federated recommendation settings. In this paper, we propose a novel approach called Federated Recommendation with Additive Personalization (FedRAP) to enhance recommendation by learning user embedding and the user's personal view of item embeddings. Specifically, the proposed additive personalization is to add a personalized item embedding to a sparse global item embedding aggregated from all users. Moreover, a curriculum learning mechanism has been applied for additive personalization on item embeddings by gradually increasing regularization weights to mitigate the performance degradation caused by large variances among client-specific item embeddings. A unified formulation has been proposed with a sparse regularization of global item embeddings for reducing communication overhead. Experimental results on four real-world recommendation datasets demonstrate the effectiveness of FedRAP.
• Abstract（参考訳）: プライバシに関する懸念が高まる中、連合環境でのレコメンデーションシステムの開発は、次世代のインターネットサービスアーキテクチャを開発するための新しいパラダイムとなる。 しかしながら、既存のアプローチは通常、プライバシ保護のための追加メカニズムを備えた分散レコメンデーションフレームワークから派生しているため、ほとんどのアプローチは、連合レコメンデーション設定の新しいコンテキストにおいて、パーソナライズを完全に活用できない。 本稿では,ユーザ埋め込みを学習し,ユーザによるアイテム埋め込みの個人的視点を学習することで推奨を高める,FedRAP(Federated Recommendation with Additive Personalization)と呼ばれる新しいアプローチを提案する。 具体的には、すべてのユーザから集約されたスパースなグローバルアイテム埋め込みにパーソナライズされたアイテムを追加することでパーソナライズする。 また,クライアント固有の項目埋め込みのばらつきが大きいことによる性能低下を軽減するために,正規化重みを徐々に増やすことで,項目埋め込みの個人化を付加するカリキュラム学習機構が適用されている。 通信オーバヘッドを低減するため,グローバルアイテム埋め込みの疎正規化により統一的な定式化が提案されている。 4つの実世界のレコメンデーションデータセットの実験結果から,FedRAPの有効性が示された。

関連論文リスト

• FedSPLIT: One-Shot Federated Recommendation System Based on Non-negative Joint Matrix Factorization and Knowledge Distillation [7.621960305708476]
  我々はNMF結合因子化に基づく最初の教師なしワンショットフェデレーションCF実装であるFedSPLITを提案する。 FedSPLITは、コミュニケーションの数を大幅に減らすことで、技術の現状と類似した結果を得ることができる(特定の状況では、それよりも優れている)。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-04T23:42:14Z)
• Choosing the Best of Both Worlds: Diverse and Novel Recommendations through Multi-Objective Reinforcement Learning [68.45370492516531]
  本稿では,Recommender Systems (RS) 設定のための拡張多目的強化学習(SMORL)を紹介する。 SMORLエージェントは、標準レコメンデーションモデルを拡張し、RLレイヤーを追加し、3つの主要な目的(正確性、多様性、新しいレコメンデーション)を同時に満たすように強制する。 実世界の2つのデータセットに対する実験結果から,集約的多様性の顕著な増加,精度の適度な向上,レコメンデーションの反復性の低下,および相補的目的としての多様性と新規性の強化の重要性が示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-28T13:22:45Z)
• PipAttack: Poisoning Federated Recommender Systems forManipulating Item Promotion [58.870444954499014]
  一般的な実践は、分散化された連邦学習パラダイムの下でレコメンデーターシステムをサブスクライブすることである。 本稿では,対象項目の促進のために,フェデレートされたレコメンデータシステムをバックドア化するための体系的アプローチを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-21T06:48:35Z)
• PURS: Personalized Unexpected Recommender System for Improving User Satisfaction [76.98616102965023]
  本稿では、予期せぬことを推奨プロセスに組み込んだ、新しいPersonalized Unexpected Recommender System(PURS)モデルについて述べる。 3つの実世界のデータセットに対する大規模なオフライン実験は、提案されたPURSモデルが最先端のベースラインアプローチを大幅に上回っていることを示している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-05T01:33:21Z)
• A Federated Multi-View Deep Learning Framework for Privacy-Preserving Recommendations [25.484225182093947]
  プライバシー保護の勧告は、ユーザーのプライバシーとデータセキュリティに対する懸念から、勢いを増している。 FedRecアルゴリズムは、パーソナライズされたプライバシー保護レコメンデーションを実現するために提案されている。 本稿では,汎用コンテンツベースフェデレーション型マルチビューレコメンデーションフレームワークFLMV-DSSMを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-08-25T04:19:40Z)
• Latent Unexpected Recommendations [89.2011481379093]
  ユーザとアイテムの埋め込みの潜伏した空間における予測性をモデル化し、新しいレコメンデーションと歴史的購入の間の隠れた複雑な関係を捉えることを提案する。 さらに,ハイブリッドユーティリティ機能の構築と,提案モデルに基づく予期せぬ推薦を行うための新しい潜在クロージャ(LC)手法を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-07-27T02:39:30Z)
• Reward Constrained Interactive Recommendation with Natural Language Feedback [158.8095688415973]
  制約強化強化学習(RL)フレームワークを提案する。 具体的には,ユーザの過去の嗜好に反するレコメンデーションを検出するために,識別器を利用する。 提案するフレームワークは汎用的であり,制約付きテキスト生成のタスクにさらに拡張されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-04T16:23:34Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。