論文の概要: Machine Unlearning for Recommendation Systems: An Insight

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.10942v1
• Date: Wed, 17 Jan 2024 18:35:44 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-28 15:57:55.835922
• Title: Machine Unlearning for Recommendation Systems: An Insight
• Title（参考訳）: 推薦システムのための機械学習: インサイト
• Authors: Bhavika Sachdeva, Harshita Rathee, Sristi, Arun Sharma, Witold Wydma\'nski
• Abstract要約: レビューでは、リコメンデーションシステムにおける機械学習(MUL)について検討する。 論文は、MULの基本、現実世界の応用、およびアルゴリズムの透明性のような課題について批判的に考察している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.11176056718558339
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This review explores machine unlearning (MUL) in recommendation systems, addressing adaptability, personalization, privacy, and bias challenges. Unlike traditional models, MUL dynamically adjusts system knowledge based on shifts in user preferences and ethical considerations. The paper critically examines MUL's basics, real-world applications, and challenges like algorithmic transparency. It sifts through literature, offering insights into how MUL could transform recommendations, discussing user trust, and suggesting paths for future research in responsible and user-focused artificial intelligence (AI). The document guides researchers through challenges involving the trade-off between personalization and privacy, encouraging contributions to meet practical demands for targeted data removal. Emphasizing MUL's role in secure and adaptive machine learning, the paper proposes ways to push its boundaries. The novelty of this paper lies in its exploration of the limitations of the methods, which highlights exciting prospects for advancing the field.
• Abstract（参考訳）: このレビューでは、適応性、パーソナライゼーション、プライバシ、バイアス問題に対処するレコメンデーションシステムにおける機械学習(MUL)について検討する。 従来のモデルとは異なり、MULはユーザの好みや倫理的配慮の変化に基づいてシステム知識を動的に調整する。 この論文は、MULの基本、現実世界の応用、およびアルゴリズムの透明性のような課題について批判的に考察する。 MULがレコメンデーションをどう変えるか、ユーザ信頼について議論し、責任とユーザ中心の人工知能(AI)における将来の研究の道筋を提案する。 この文書は、パーソナライゼーションとプライバシのトレードオフに関わる課題を通じて研究者を導き、ターゲットデータ削除の実用的な要求を満たすために貢献を奨励する。 セキュアで適応的な機械学習におけるMULの役割を強調し、その境界を押し上げる方法を提案する。 本稿の目新しさは,この分野を前進させるエキサイティングな展望を浮き彫りにする手法の限界を探求することにある。

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