論文の概要: FedDCSR: Federated Cross-domain Sequential Recommendation via Disentangled Representation Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.08420v6
• Date: Tue, 9 Jan 2024 16:29:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-10 19:56:38.308866
• Title: FedDCSR: Federated Cross-domain Sequential Recommendation via Disentangled Representation Learning
• Title（参考訳）: feddcsr: disentangled representation learningによるフェデレーションクロスドメインシーケンシャルレコメンデーション
• Authors: Hongyu Zhang, Dongyi Zheng, Xu Yang, Jiyuan Feng, Qing Liao
• Abstract要約: 本稿では,不整合表現学習を用いたクロスドメインシーケンシャルレコメンデーションフレームワークであるFedDCSRを提案する。 本稿では,SRD(Inter-Intra Domain Sequence Expression Disentanglement)と呼ばれるアプローチを導入し,ユーザシークエンス機能をドメイン共有およびドメイン排他的特徴に分解する。 さらに、ユーザシーケンス上でデータ拡張を行うことで、よりリッチなドメイン排他的特徴を学習するためのドメイン内コントラッシブインフォマックス(CIM)戦略を設計する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.497009723665116
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Cross-domain Sequential Recommendation (CSR) which leverages user sequence data from multiple domains has received extensive attention in recent years. However, the existing CSR methods require sharing origin user data across domains, which violates the General Data Protection Regulation (GDPR). Thus, it is necessary to combine federated learning (FL) and CSR to fully utilize knowledge from different domains while preserving data privacy. Nonetheless, the sequence feature heterogeneity across different domains significantly impacts the overall performance of FL. In this paper, we propose FedDCSR, a novel federated cross-domain sequential recommendation framework via disentangled representation learning. Specifically, to address the sequence feature heterogeneity across domains, we introduce an approach called inter-intra domain sequence representation disentanglement (SRD) to disentangle the user sequence features into domain-shared and domain-exclusive features. In addition, we design an intra domain contrastive infomax (CIM) strategy to learn richer domain-exclusive features of users by performing data augmentation on user sequences. Extensive experiments on three real-world scenarios demonstrate that FedDCSR achieves significant improvements over existing baselines.
• Abstract（参考訳）: 近年,複数のドメインからのユーザシーケンスデータを活用するクロスドメインシーケンスレコメンデーション(CSR)が注目されている。 しかし、既存のCSRメソッドは、GDPR(General Data Protection Regulation)に違反しているドメイン間で元のユーザデータを共有する必要がある。 したがって、データプライバシを保ちながら、異なるドメインからの知識を完全に活用するために、連邦学習(FL)とCSRを組み合わせる必要がある。 それでも、異なる領域間での配列の不均一性はFLの全体的な性能に大きな影響を及ぼす。 本稿では,連接表現学習による新しいフェデレーションクロスドメイン逐次推奨フレームワークfederated cross-domainについて述べる。 具体的には、ドメイン間のシーケンス特徴の不均一性に対処するために、ユーザシーケンス機能をドメイン共有機能とドメイン専用機能に分解するinter-intra domain sequence representation disentanglement(srd)というアプローチを導入する。 さらに、ユーザシーケンス上でデータ拡張を行うことで、よりリッチなドメイン排他的特徴を学習するためのドメイン内コントラッシブインフォマックス(CIM)戦略を設計する。 3つの実世界のシナリオに関する大規模な実験は、FedDCSRが既存のベースラインよりも大幅に改善されていることを示している。

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