論文の概要: Privacy-preserving recommender system using the data collaboration analysis for distributed datasets
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.01603v1
- Date: Fri, 24 May 2024 07:43:00 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-09 15:59:42.231096
- Title: Privacy-preserving recommender system using the data collaboration analysis for distributed datasets
- Title（参考訳）: 分散データセットにおけるデータ協調分析を用いたプライバシ保護レコメンデータシステム
- Authors: Tomoya Yanagi, Shunnosuke Ikeda, Noriyoshi Sukegawa, Yuichi Takano,
- Abstract要約: 分散データセットのデータコラボレーション分析を用いて,プライバシ保護リコメンデータシステムのためのフレームワークを構築した。
2つのパブリックレーティングデータセットを用いた数値実験により、評価予測のためのプライバシ保護手法が分散データセットの予測精度を向上させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9061423802698565
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: In order to provide high-quality recommendations for users, it is desirable to share and integrate multiple datasets held by different parties. However, when sharing such distributed datasets, we need to protect personal and confidential information contained in the datasets. To this end, we establish a framework for privacy-preserving recommender systems using the data collaboration analysis of distributed datasets. Numerical experiments with two public rating datasets demonstrate that our privacy-preserving method for rating prediction can improve the prediction accuracy for distributed datasets. This study opens up new possibilities for privacy-preserving techniques in recommender systems.
- Abstract（参考訳）: ユーザに対して高品質なレコメンデーションを提供するためには、さまざまなパーティが保持する複数のデータセットの共有と統合が望ましい。
しかし、そのような分散データセットを共有する場合には、データセットに含まれる個人情報と機密情報を保護する必要があります。
そこで我々は,分散データセットのデータコラボレーション分析を用いて,プライバシ保護レコメンデータシステムを構築する。
2つのパブリックレーティングデータセットを用いた数値実験により、評価予測のためのプライバシ保護手法が分散データセットの予測精度を向上させることを示した。
本研究では,レコメンデーションシステムにおけるプライバシ保護手法の新たな可能性を明らかにする。
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