論文の概要: A Privacy Preserving System for Movie Recommendations Using Federated
Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.04689v3
- Date: Thu, 23 Nov 2023 16:00:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-28 04:29:07.246840
- Title: A Privacy Preserving System for Movie Recommendations Using Federated
Learning
- Title（参考訳）: フェデレーション学習を用いた映画推薦のためのプライバシー保護システム
- Authors: David Neumann, Andreas Lutz, Karsten M\"uller, Wojciech Samek
- Abstract要約: 本稿では,映画レコメンデーションのためのレコメンデーションシステムを提案する。
フェデレートされた学習を用いてトレーニングされるため、その性質上、プライバシ保護が重要である。
FedQと呼ばれる新しいフェデレーション学習スキームが採用され、非i.d.nessと小さなローカルデータセットの問題に対処する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.084158960719671
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Recommender systems have become ubiquitous in the past years. They solve the
tyranny of choice problem faced by many users, and are utilized by many online
businesses to drive engagement and sales. Besides other criticisms, like
creating filter bubbles within social networks, recommender systems are often
reproved for collecting considerable amounts of personal data. However, to
personalize recommendations, personal information is fundamentally required. A
recent distributed learning scheme called federated learning has made it
possible to learn from personal user data without its central collection.
Consequently, we present a recommender system for movie recommendations, which
provides privacy and thus trustworthiness on multiple levels: First and
foremost, it is trained using federated learning and thus, by its very nature,
privacy-preserving, while still enabling users to benefit from global insights.
Furthermore, a novel federated learning scheme, called FedQ, is employed, which
not only addresses the problem of non-i.i.d.-ness and small local datasets, but
also prevents input data reconstruction attacks by aggregating client updates
early. Finally, to reduce the communication overhead, compression is applied,
which significantly compresses the exchanged neural network parametrizations to
a fraction of their original size. We conjecture that this may also improve
data privacy through its lossy quantization stage.
- Abstract（参考訳）: 過去数年間、レコメンダシステムはユビキタスになってきた。
多くのユーザーが直面する選択の専横を解消し、多くのオンラインビジネスがエンゲージメントと販売を促進するために利用している。
ソーシャルネットワーク内でフィルターバブルを作成するなど、他の批判に加えて、レコメンダシステムは大量の個人データを集めるためにしばしば証明される。
しかし、レコメンデーションをパーソナライズするには、個人情報が不可欠である。
フェデレートラーニング(Federated Learning)と呼ばれる最近の分散学習方式により,集中的な収集なしに個人データから学習できるようになった。
第一に、第一に、フェデレーション学習を用いてトレーニングされており、その性質上、プライバシーを保護しつつ、ユーザはグローバルな洞察から恩恵を受けられるようにしています。
さらに、FedQと呼ばれる新しいフェデレーション学習方式が採用され、非i-d-nessや小さなローカルデータセットの問題に対処するだけでなく、クライアント更新を早期に集約することで入力データ再構成攻撃を防止する。
最後に、通信オーバーヘッドを低減するために圧縮を適用し、交換されたニューラルネットワークのパラメータ化を元のサイズのごく一部に大幅に圧縮する。
量子化の欠如によってデータのプライバシも向上する可能性があると推測する。
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