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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.00004v4
• Date: Fri, 11 Apr 2025 08:41:07 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 14:17:11.507407
• 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: Federated Recommendation Systems(FRS)は、データストレージの分散化による従来の集中型アプローチの代替として、プライバシ保護を提供する。 ファンデーションモデル(FM)の最近の進歩は、強力なクロスタスクの知識伝達を通じてこれらの問題を克服する機会を提供する。 FMにより強化されたフレームワークがクライアント側のパーソナライズ、通信効率、サーバ側のアグリゲーションを大幅に改善できることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 36.85043146335166
• License:
• Abstract: Federated Recommendation Systems (FRSs) offer a privacy-preserving alternative to traditional centralized approaches by decentralizing data storage. However, they face persistent challenges such as data sparsity and heterogeneity, largely due to isolated client environments. Recent advances in Foundation Models (FMs), particularly large language models like ChatGPT, present an opportunity to surmount these issues through powerful, cross-task knowledge transfer. In this position paper, we systematically examine the convergence of FRSs and FMs, illustrating how FM-enhanced frameworks can substantially improve client-side personalization, communication efficiency, and server-side aggregation. We also delve into pivotal challenges introduced by this integration, including privacy-security trade-offs, non-IID data, and resource constraints in federated setups, and propose prospective research directions in areas such as multimodal recommendation, real-time FM adaptation, and explainable federated reasoning. By unifying FRSs with FMs, our position paper provides a forward-looking roadmap for advancing privacy-preserving, high-performance recommendation systems that fully leverage large-scale pre-trained knowledge to enhance local performance.
• Abstract（参考訳）: Federated Recommendation Systems(FRS)は、データストレージの分散化による従来の集中型アプローチの代替として、プライバシ保護を提供する。 しかし、データスパシティや異種性といった永続的な課題に直面している。 ファンデーションモデル(FM)の最近の進歩、特にChatGPTのような大規模言語モデルは、強力なクロスタスクの知識伝達を通じてこれらの問題を克服する機会を提供する。 本稿では,FMフレームワークがクライアント側のパーソナライズ,通信効率,サーバ側のアグリゲーションを大幅に向上させる方法について,FRSとFMの収束を系統的に検討する。 また、この統合によってもたらされる重要な課題として、プライバシ・セキュリティのトレードオフ、非IIDデータ、フェデレーション・セットアップにおけるリソース制約等について検討し、マルチモーダル・レコメンデーション、リアルタイムFM適応、説明可能なフェデレーション・推論といった分野における今後の研究方向を提案する。 FMとFRSを統一することにより、我々のポジションペーパーは、大規模な事前学習知識をフル活用して局所的なパフォーマンスを向上させる、プライバシー保護、高性能レコメンデーションシステムを推進するための、先進的なロードマップを提供する。

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