論文の概要: Multi-Resolution Diffusion for Privacy-Sensitive Recommender Systems

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.03488v2
• Date: Tue, 21 Nov 2023 03:08:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-22 16:42:43.158834
• Title: Multi-Resolution Diffusion for Privacy-Sensitive Recommender Systems
• Title（参考訳）: プライバシーに敏感なレコメンダシステムのためのマルチリゾリューション拡散
• Authors: Derek Lilienthal, Paul Mello, Magdalini Eirinaki, Stas Tiomkin
• Abstract要約: Score-based Diffusion Recommendation Module (SDRM)を導入し、高精度なレコメンデータシステムのトレーニングに必要な実世界のデータセットの複雑なパターンをキャプチャする。 SDRMは、ユーザのプライバシを保護するために既存のデータセットを置き換える合成データを生成することができる。 提案手法は,NDCG@$k平均4.30%,NDCG@$k平均4.65%の改善により,生成逆数ネットワーク,変分オートエンコーダなどの競合するベースラインを上回り,様々なデータセットを合成・拡張する拡散モデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.072340427031969
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recommender systems have become an integral component of the Web experience, their heavy reliance on user data raises privacy and security concerns. Substituting user data with synthetic data can address these concerns, but accurately replicating these real-world datasets has been a notoriously challenging problem. Recent advancements in generative AI have demonstrated the impressive capabilities of diffusion models in generating realistic data across various domains. In this work we introduce a Score-based Diffusion Recommendation Module (SDRM), which captures the intricate patterns of real-world datasets required for training highly accurate recommender systems. SDRM allows for the generation of synthetic data that can replace existing datasets to preserve user privacy, or augment existing datasets to address excessive data sparsity. Our method outperforms competing baselines such as generative adversarial networks, variational autoencoders, and recently proposed diffusion models in synthesizing various datasets to replace or augment the original data by an average improvement of 4.30% in Recall@$k$ and 4.65% in NDCG@$k$.
• Abstract（参考訳）: 推奨システムはWebエクスペリエンスの不可欠なコンポーネントになっているが、ユーザデータへの依存度が高いため、プライバシやセキュリティ上の懸念が高まる。 ユーザデータを合成データで置換することは、これらの懸念に対処できますが、現実のデータセットを正確に複製することは、非常に難しい問題です。 生成AIの最近の進歩は、様々な領域にわたる現実的なデータを生成するための拡散モデルの印象的な能力を示している。 本研究では,高精度なレコメンデータシステムのトレーニングに必要な実世界のデータセットの複雑なパターンをキャプチャするスコアベース拡散レコメンデーションモジュール(sdrm)を提案する。 SDRMは、ユーザのプライバシを保護するために既存のデータセットを置き換える合成データを生成することができる。 提案手法は, 生成逆数ネットワーク, 変分オートエンコーダなどの競合するベースラインよりも優れており, 様々なデータセットを合成し, 元のデータをRecall@$k$で平均4.30%, NDCG@$k$で平均4.65%改善する拡散モデルを提案する。

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