論文の概要: On the Effectiveness of Unlearning in Session-Based Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.14447v1
• Date: Fri, 22 Dec 2023 05:23:56 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-25 16:03:33.174090
• Title: On the Effectiveness of Unlearning in Session-Based Recommendation
• Title（参考訳）: セッションベースレコメンデーションにおけるアンラーニングの効果について
• Authors: Xin Xin, Liu Yang, Ziqi Zhao, Pengjie Ren, Zhumin Chen, Jun Ma, Zhaochun Ren
• Abstract要約: セッションベースのレコメンデーションは、セッション内の前のインタラクションからユーザの将来の関心を予測する。 セッションベースレコメンデーションアンラーニングフレームワークであるSRUを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.136860588257164
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Session-based recommendation predicts users' future interests from previous interactions in a session. Despite the memorizing of historical samples, the request of unlearning, i.e., to remove the effect of certain training samples, also occurs for reasons such as user privacy or model fidelity. However, existing studies on unlearning are not tailored for the session-based recommendation. On the one hand, these approaches cannot achieve satisfying unlearning effects due to the collaborative correlations and sequential connections between the unlearning item and the remaining items in the session. On the other hand, seldom work has conducted the research to verify the unlearning effectiveness in the session-based recommendation scenario. In this paper, we propose SRU, a session-based recommendation unlearning framework, which enables high unlearning efficiency, accurate recommendation performance, and improved unlearning effectiveness in session-based recommendation. Specifically, we first partition the training sessions into separate sub-models according to the similarity across the sessions, then we utilize an attention-based aggregation layer to fuse the hidden states according to the correlations between the session and the centroid of the data in the sub-model. To improve the unlearning effectiveness, we further propose three extra data deletion strategies, including collaborative extra deletion (CED), neighbor extra deletion (NED), and random extra deletion (RED). Besides, we propose an evaluation metric that measures whether the unlearning sample can be inferred after the data deletion to verify the unlearning effectiveness. We implement SRU with three representative session-based recommendation models and conduct experiments on three benchmark datasets. Experimental results demonstrate the effectiveness of our methods.
• Abstract（参考訳）: セッションベースのレコメンデーションは、セッション内の前のインタラクションからユーザの将来の関心を予測する。 歴史的なサンプルを記憶しているにも関わらず、特定のトレーニングサンプルの影響を取り除こうとする未学習の要求も、ユーザのプライバシやモデルの忠実性といった理由から発生する。 しかし、未学習に関する既存の研究はセッションベースの推薦には適していない。 一方、これらの手法は、セッション中の未学習項目と残りの項目との協調的相関や逐次的接続により、未学習効果を満足することができない。 一方,セッションベースのレコメンデーションシナリオにおいて,未学習の有効性を検証する研究はほとんど行われていない。 本稿では,セッションベースレコメンデーションにおける高い学習効率,正確なレコメンデーション性能,学習効率の向上を実現する,セッションベースのレコメンデーションアンラーニングフレームワークsruを提案する。 具体的には、まず、セッション間の類似性に応じてトレーニングセッションを個別のサブモデルに分割し、次に、セッションとサブモデル内のデータのセントロイドの相関関係に応じて隠れた状態を融合させる注意ベースの集約層を利用する。 さらに,未学習の有効性を向上させるために,協調追加削除(ced),隣接追加削除(ned),ランダム追加削除(red)という3つの追加データ削除戦略を提案する。 さらに,データ削除後に未学習サンプルを推測できるかどうかを測定し,未学習の有効性を検証する評価指標を提案する。 3つの代表的なセッションベースレコメンデーションモデルでSRUを実装し、3つのベンチマークデータセットで実験を行う。 実験の結果,本手法の有効性が示された。

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