論文の概要: Navigating the Future of Federated Recommendation Systems with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00004v3
• Date: Fri, 13 Dec 2024 06:41:02 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:12.739233
• Title: Navigating the Future of Federated Recommendation Systems with Foundation Models
• Title（参考訳）: ファウンデーションモデルによるフェデレーションレコメンデーションシステムの今後
• Authors: Zhiwei Li, Guodong Long, Chunxu Zhang, Honglei Zhang, Jing Jiang, Chengqi Zhang,
• Abstract要約: 近年,FRS(Federated Recommendation Systems)として知られるFLとレコメンデーションシステムの統合が注目されている。 しかし、FLのプライバシー要件とRSの典型的なデータ空間の問題により、FRSはデータの不均一性や不足といった固有の制限に直面している。 本研究では、ファンデーションモデル(FM)を用いたFRSの総合的なレビューを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.85043146335166
• License:
• Abstract: In recent years, the integration of federated learning (FL) and recommendation systems (RS), known as Federated Recommendation Systems (FRS), has attracted attention for preserving user privacy by keeping private data on client devices. However, FRS faces inherent limitations such as data heterogeneity and scarcity, due to the privacy requirements of FL and the typical data sparsity issues of RSs. Models like ChatGPT are empowered by the concept of transfer learning and self-supervised learning, so they can be easily applied to the downstream tasks after fine-tuning or prompting. These models, so-called Foundation Models (FM), fouce on understanding the human's intent and perform following their designed roles in the specific tasks, which are widely recognized for producing high-quality content in the image and language domains. Thus, the achievements of FMs inspire the design of FRS and suggest a promising research direction: integrating foundation models to address the above limitations. In this study, we conduct a comprehensive review of FRSs with FMs. Specifically, we: 1) summarise the common approaches of current FRSs and FMs; 2) review the challenges posed by FRSs and FMs; 3) discuss potential future research directions; and 4) introduce some common benchmarks and evaluation metrics in the FRS field. We hope that this position paper provides the necessary background and guidance to explore this interesting and emerging topic.
• Abstract（参考訳）: 近年,FRS(Federated Recommendation Systems)として知られるFLとレコメンデーションシステムの統合が注目されている。 しかし、FLのプライバシー要件とRSの典型的なデータ空間の問題により、FRSはデータの不均一性や不足といった固有の制限に直面している。 ChatGPTのようなモデルは、転送学習と自己教師型学習の概念によって強化されているため、微調整やプロンプト後に下流のタスクに容易に適用することができる。 これらのモデル、いわゆるファンデーションモデル(FM)は、人間の意図を理解し、特定のタスクにおいてその設計された役割を遂行することを目的としており、画像や言語領域で高品質なコンテンツを生み出すことが広く認識されている。 したがって、FMの成果はFRSの設計を刺激し、この制限に対処するための基礎モデルの統合という、有望な研究方向性を示唆している。 本研究では,FMを用いたFRSの総合的な検討を行う。 具体的には 1) 現在のFRSとFMの共通アプローチを要約すること。 2) FRS 及び FM による課題の見直し 3 今後の研究の方向性を議論すること、及び 4) FRS分野における一般的なベンチマークと評価指標を導入する。 このポジションペーパーが、この興味深く新しいトピックを探求するために必要な背景とガイダンスを提供することを期待しています。

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