論文の概要: Federated Analytics-Empowered Frequent Pattern Mining for Decentralized Web 3.0 Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09736v1
• Date: Thu, 15 Feb 2024 06:26:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 11:19:24.041929
• Title: Federated Analytics-Empowered Frequent Pattern Mining for Decentralized Web 3.0 Applications
• Title（参考訳）: 分散Web 3.0アプリケーションのためのフェデレーション分析を利用した周波数パターンマイニング
• Authors: Zibo Wang, Yifei Zhu, Dan Wang, Zhu Han,
• Abstract要約: 本稿では,新たなフェデレーション分析(FA)パラダイムをWeb 3.0サービスの領域に導入する。 我々は、Web 3.0における重要な頻繁なパターンマイニングタスクのためのFA設計であるFedWebを提案する。 実験によると、FedWebはデータユーティリティを25.3%改善し、参加データ所有者を98.4%削減できる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.14360429637261
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The emerging Web 3.0 paradigm aims to decentralize existing web services, enabling desirable properties such as transparency, incentives, and privacy preservation. However, current Web 3.0 applications supported by blockchain infrastructure still cannot support complex data analytics tasks in a scalable and privacy-preserving way. This paper introduces the emerging federated analytics (FA) paradigm into the realm of Web 3.0 services, enabling data to stay local while still contributing to complex web analytics tasks in a privacy-preserving way. We propose FedWeb, a tailored FA design for important frequent pattern mining tasks in Web 3.0. FedWeb remarkably reduces the number of required participating data owners to support privacy-preserving Web 3.0 data analytics based on a novel distributed differential privacy technique. The correctness of mining results is guaranteed by a theoretically rigid candidate filtering scheme based on Hoeffding's inequality and Chebychev's inequality. Two response budget saving solutions are proposed to further reduce participating data owners. Experiments on three representative Web 3.0 scenarios show that FedWeb can improve data utility by ~25.3% and reduce the participating data owners by ~98.4%.
• Abstract（参考訳）: 新たなWeb 3.0パラダイムは、既存のWebサービスを分散化し、透明性やインセンティブ、プライバシ保護といった望ましいプロパティを実現することを目的としている。 しかし、ブロックチェーンインフラストラクチャでサポートされている現在のWeb 3.0アプリケーションは、スケーラブルでプライバシ保護の方法では、複雑なデータ分析タスクをサポートできない。 本稿では,Web 3.0 サービスの領域に新たなフェデレーション・アナリティクス(FA)パラダイムを導入し,複雑な Web 分析タスクにプライバシ保護の方法で貢献しながらデータをローカルに維持することを可能にする。 我々は、Web 3.0における重要な頻繁なパターンマイニングタスクのためのFA設計であるFedWebを提案する。 FedWebは、新しい分散差分プライバシー技術に基づいて、プライバシを保存するWeb 3.0データ分析をサポートするために必要なデータ所有者の数を大幅に削減する。 マイニング結果の正しさは、ホーフディングの不等式とチェビシェフの不等式に基づく理論的に堅固な候補フィルタリングスキームによって保証される。 2つのレスポンス予算削減ソリューションが提案され、データ所有者のさらなる削減が図られている。 3つの代表的なWeb 3.0シナリオの実験は、FedWebがデータユーティリティを約25.3%改善し、データ所有者を約98.4%削減できることを示している。

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