論文の概要: DRIFT: A Federated Recommender System with Implicit Feedback on the Items

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09084v1
• Date: Mon, 17 Apr 2023 13:12:33 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-19 14:02:27.835823
• Title: DRIFT: A Federated Recommender System with Implicit Feedback on the Items
• Title（参考訳）: drift: アイテムに対する暗黙的なフィードバックを備えたフェデレーションレコメンダシステム
• Authors: Theo Nommay
• Abstract要約: DRIFTは、暗黙のフィードバックを使用してレコメンデーションシステムのための連合アーキテクチャである。 我々の学習モデルは、暗黙のフィードバックSAROSを用いた最近のアルゴリズムに基づく。 我々のアルゴリズムは安全であり、当社のフェデレーションシステムの参加者は、ユーザによるインタラクションを推測できない。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Nowadays there are more and more items available online, this makes it hard for users to find items that they like. Recommender systems aim to find the item who best suits the user, using his historical interactions. Depending on the context, these interactions may be more or less sensitive and collecting them brings an important problem concerning the users' privacy. Federated systems have shown that it is possible to make accurate and efficient recommendations without storing users' personal information. However, these systems use instantaneous feedback from the user. In this report, we propose DRIFT, a federated architecture for recommender systems, using implicit feedback. Our learning model is based on a recent algorithm for recommendation with implicit feedbacks SAROS. We aim to make recommendations as precise as SAROS, without compromising the users' privacy. In this report we show that thanks to our experiments, but also thanks to a theoretical analysis on the convergence. We have shown also that the computation time has a linear complexity with respect to the number of interactions made. Finally, we have shown that our algorithm is secure, and participants in our federated system cannot guess the interactions made by the user, except DOs that have the item involved in the interaction.
• Abstract（参考訳）: 現在、オンラインで利用できるアイテムが増えているため、ユーザーが好きなアイテムを見つけるのが難しくなっている。 Recommender システムは,ユーザにとって最も適した項目を見つけることを目的としている。 コンテキストによっては、これらのインタラクションは多かれ少なかれセンシティブになり、収集はユーザのプライバシに関する重要な問題をもたらす。 フェデレーションシステムでは,ユーザの個人情報を保存せずに正確かつ効率的なレコメンデーションを行うことが可能である。 しかし,これらのシステムはユーザからのフィードバックを瞬時に利用する。 本稿では,暗黙のフィードバックを用いた推薦システムのための統合アーキテクチャであるDRIFTを提案する。 我々の学習モデルは、暗黙のフィードバックSAROSを用いた最近のアルゴリズムに基づく。 ユーザのプライバシを損なうことなく,salosと同じくらい正確なレコメンデーションを目指しています。 本報告では,実験のおかげだが,収束に関する理論的解析のおかげであることを示す。 また,計算時間は相互作用の数に関して線形複雑性を持つことを示した。 最後に,提案手法が安全であることを示し,連合システムの参加者は,インタラクションに関わる項目を持つdosを除いては,ユーザによるインタラクションを推測できない。

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