Fugu-MT 論文翻訳(概要): No prejudice! Fair Federated Graph Neural Networks for Personalized Recommendation

論文の概要: No prejudice! Fair Federated Graph Neural Networks for Personalized Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.10080v2
Date: Wed, 20 Dec 2023 12:01:45 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-12-21 18:37:00.393903
Title: No prejudice! Fair Federated Graph Neural Networks for Personalized Recommendation
Title（参考訳）: 偏見はない! パーソナライズドレコメンデーションのためのフェアフェデレーショングラフニューラルネットワーク
Authors: Nimesh Agrawal, Anuj Kumar Sirohi, Jayadeva, Sandeep Kumar
Abstract要約: 本稿では,異なる人口集団を対象としたレコメンデーションシステム(Recommendation Systems, RS)における固有バイアスの広範的問題に対処する。我々は、パーソナライズされたグラフニューラルネットワーク(GNN)のパワーと公平性を考慮した新しいフレームワークであるF2PGNNを提案する。 F2PGNNは、プライバシを保ち、実用性を維持する一方で、最先端技術と比較して、グループ不公平を47%～99%軽減していることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 5.183572923833202
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Ensuring fairness in Recommendation Systems (RSs) across demographic groups is critical due to the increased integration of RSs in applications such as personalized healthcare, finance, and e-commerce. Graph-based RSs play a crucial role in capturing intricate higher-order interactions among entities. However, integrating these graph models into the Federated Learning (FL) paradigm with fairness constraints poses formidable challenges as this requires access to the entire interaction graph and sensitive user information (such as gender, age, etc.) at the central server. This paper addresses the pervasive issue of inherent bias within RSs for different demographic groups without compromising the privacy of sensitive user attributes in FL environment with the graph-based model. To address the group bias, we propose F2PGNN (Fair Federated Personalized Graph Neural Network), a novel framework that leverages the power of Personalized Graph Neural Network (GNN) coupled with fairness considerations. Additionally, we use differential privacy techniques to fortify privacy protection. Experimental evaluation on three publicly available datasets showcases the efficacy of F2PGNN in mitigating group unfairness by 47% - 99% compared to the state-of-the-art while preserving privacy and maintaining the utility. The results validate the significance of our framework in achieving equitable and personalized recommendations using GNN within the FL landscape.
Abstract（参考訳）: パーソナライズされたヘルスケア、ファイナンス、eコマースといったアプリケーションへのrssの統合が増加しているため、グループ間でのレコメンデーションシステム(rss)の公平性を確保することが重要だ。グラフベースのrssは、エンティティ間の複雑な高次インタラクションをキャプチャする上で重要な役割を果たす。しかしながら、これらのグラフモデルを公正性制約を伴うフェデレートラーニング(FL)パラダイムに統合することは、インタラクショングラフ全体へのアクセスとセンシティブなユーザ情報(性別、年齢など)を中央サーバで必要とするため、重大な課題を引き起こす。本稿では,グラフベースモデルを用いたfl環境における機密ユーザ属性のプライバシを損なうことなく,rss内固有のバイアスの広範にわたる問題に対処する。グループバイアスに対処するため,F2PGNN(Fair Federated Personalized Graph Neural Network)を提案する。さらに、プライバシー保護の強化に差分プライバシー技術を使用します。 3つの公開データセットに対する実験的評価では、プライバシを保ち、有効性を維持する一方で、最先端技術と比較して、グループ不公平を緩和するF2PGNNの有効性が47%から99%向上している。結果は,flランドスケープにおけるgnnを用いた公平かつパーソナライズされたレコメンデーションの実現における,フレームワークの重要性を検証する。

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