論文の概要: Multi-Modal Recommendation Unlearning for Legal, Licensing, and Modality Constraints

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.15328v2
• Date: Tue, 17 Dec 2024 05:35:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-18 13:55:23.696724
• Title: Multi-Modal Recommendation Unlearning for Legal, Licensing, and Modality Constraints
• Title（参考訳）: 法・ライセンス・モダリティ制約に対するマルチモーダル勧告アンラーニング
• Authors: Yash Sinha, Murari Mandal, Mohan Kankanhalli,
• Abstract要約: 本稿では,MMRS と未学習項目データにおける非学習に関する最初のアプローチである MMRecUn を紹介する。 MMRecUnはベースライン方式に比べて最大49.85%のリコール性能向上を実現している。 最大$mathbf1.3timesはゴールドモデルよりも高速である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.335361310419826
• License:
• Abstract: User data spread across multiple modalities has popularized multi-modal recommender systems (MMRS). They recommend diverse content such as products, social media posts, TikTok reels, etc., based on a user-item interaction graph. With rising data privacy demands, recent methods propose unlearning private user data from uni-modal recommender systems (RS). However, methods for unlearning item data related to outdated user preferences, revoked licenses, and legally requested removals are still largely unexplored. Previous RS unlearning methods are unsuitable for MMRS due to the incompatibility of their matrix-based representation with the multi-modal user-item interaction graph. Moreover, their data partitioning step degrades performance on each shard due to poor data heterogeneity and requires costly performance aggregation across shards. This paper introduces MMRecUn, the first approach known to us for unlearning in MMRS and unlearning item data. Given a trained RS model, MMRecUn employs a novel Reverse Bayesian Personalized Ranking (BPR) objective to enable the model to forget marked data. The reverse BPR attenuates the impact of user-item interactions within the forget set, while the forward BPR reinforces the significance of user-item interactions within the retain set. Our experiments demonstrate that MMRecUn outperforms baseline methods across various unlearning requests when evaluated on benchmark MMRS datasets. MMRecUn achieves recall performance improvements of up to 49.85% compared to baseline methods and is up to $\mathbf{1.3}\times$ faster than the Gold model, which is trained on retain set from scratch. MMRecUn offers significant advantages, including superiority in removing target interactions, preserving retained interactions, and zero overhead costs compared to previous methods. The code will be released after review.
• Abstract（参考訳）: 複数のモダリティにまたがるユーザデータは、マルチモーダルレコメンデータシステム (MMRS) を普及させた。 彼らはユーザと対話グラフに基づいて、製品、ソーシャルメディア投稿、TikTokリールなどの多様なコンテンツを推薦する。 データプライバシ要求の増大に伴い、最近の手法では、ユニモーダルレコメンデータシステム(RS)から未学習のプライベートユーザデータを提案する。 しかし、時代遅れのユーザ嗜好や取り消しライセンス、法的に要求された削除に関する未学習項目データについては、いまだに探索されていない。 従来のRSアンラーニング手法は,マルチモーダルなユーザ・イテム相互作用グラフと行列ベース表現の不整合性のため,MMRSには適さない。 さらに、データパーティショニングステップは、データの不均一性のために各シャードのパフォーマンスを低下させ、シャード間のコストパフォーマンスアグリゲーションを必要とします。 本稿では,MMRS と未学習項目データにおける非学習に関する最初のアプローチである MMRecUn を紹介する。 訓練されたRSモデルを考えると、MMRecUnは新しいリバースベイズパーソナライズされたランキング (Reverse Bayesian Personalized Ranking, BPR) の目標を用いて、マークされたデータを忘れることができる。 逆のBPRは、リザーブセット内のユーザ-イム相互作用の影響を減らし、前方のBPRはリザーブセット内のユーザ-イム相互作用の重要性を補強する。 MMRecUnは、ベンチマークMMRSデータセットで評価した場合、様々な未学習要求に対してベースライン手法よりも優れていることを示す。 MMRecUnはベースライン方式と比較して最大49.85%のリコール性能向上を実現しており、スクラッチから保持セットをトレーニングしたゴールドモデルよりも最大$\mathbf{1.3}\times$高速である。 MMRecUnは、ターゲットインタラクションの削除、保持されたインタラクションの保存、以前の方法と比較してオーバーヘッドコストのゼロなど、大きな利点がある。 コードはレビュー後にリリースされる。

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