論文の概要: A Privacy-Preserving Framework with Multi-Modal Data for Cross-Domain Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.03600v1
• Date: Wed, 6 Mar 2024 10:40:08 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-07 15:25:30.534294
• Title: A Privacy-Preserving Framework with Multi-Modal Data for Cross-Domain Recommendation
• Title（参考訳）: クロスドメインレコメンデーションのためのマルチモーダルデータを用いたプライバシ保護フレームワーク
• Authors: Li Wang, Lei Sang, Quangui Zhang, Qiang Wu, Min Xu
• Abstract要約: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、スパースデータによるターゲットドメインのレコメンデーション精度を高めることを目的としている。 本稿では,P2M2-CDRと呼ばれるクロスドメイン勧告のためのマルチモーダルデータを用いたプライバシ保護フレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.33679167416221
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Cross-domain recommendation (CDR) aims to enhance recommendation accuracy in a target domain with sparse data by leveraging rich information in a source domain, thereby addressing the data-sparsity problem. Some existing CDR methods highlight the advantages of extracting domain-common and domain-specific features to learn comprehensive user and item representations. However, these methods can't effectively disentangle these components as they often rely on simple user-item historical interaction information (such as ratings, clicks, and browsing), neglecting the rich multi-modal features. Additionally, they don't protect user-sensitive data from potential leakage during knowledge transfer between domains. To address these challenges, we propose a Privacy-Preserving Framework with Multi-Modal Data for Cross-Domain Recommendation, called P2M2-CDR. Specifically, we first design a multi-modal disentangled encoder that utilizes multi-modal information to disentangle more informative domain-common and domain-specific embeddings. Furthermore, we introduce a privacy-preserving decoder to mitigate user privacy leakage during knowledge transfer. Local differential privacy (LDP) is utilized to obfuscate the disentangled embeddings before inter-domain exchange, thereby enhancing privacy protection. To ensure both consistency and differentiation among these obfuscated disentangled embeddings, we incorporate contrastive learning-based domain-inter and domain-intra losses. Extensive Experiments conducted on four real-world datasets demonstrate that P2M2-CDR outperforms other state-of-the-art single-domain and cross-domain baselines.
• Abstract（参考訳）: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、ソースドメインの豊富な情報を活用することで、スパースデータを用いてターゲットドメインのレコメンデーション精度を高めることを目的としている。 既存のCDRメソッドは、包括的なユーザおよびアイテム表現を学ぶために、ドメイン共通およびドメイン固有の特徴を抽出する利点を強調している。 しかしながら、これらの手法は、リッチなマルチモーダル機能を無視して、単純なユーザとイテムのインタラクション情報(レーティング、クリック、ブラウジングなど)に依存することが多いため、これらのコンポーネントを効果的に切り離すことはできない。 さらに、ドメイン間の知識転送中に潜在的漏洩からユーザセンシティブなデータを保護しない。 これらの課題に対処するため,P2M2-CDRと呼ばれるクロスドメイン勧告のための多モードデータを用いたプライバシ保護フレームワークを提案する。 具体的には、まず、マルチモーダル情報を利用して、より情報に富むドメインやドメイン固有の埋め込みをアンタングルするマルチモーダルアンタングルエンコーダを設計する。 さらに,知識転送中のユーザのプライバシーリークを軽減するプライバシ保存デコーダも導入する。 ローカルディファレンシャルプライバシ(ldp)は、ドメイン間交換の前に乱れた埋め込みを隠蔽するために利用され、プライバシ保護が強化される。 これらの難解な異種埋め込みの一貫性と差別化を確保するため、コントラスト学習に基づくドメイン間およびドメイン間損失を取り入れた。 4つの実世界のデータセットで実施された大規模な実験では、P2M2-CDRは他の最先端の単一ドメインやクロスドメインのベースラインよりも優れていた。

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