論文の概要: Towards Personalized Federated Multi-Scenario Multi-Task Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.18938v2
• Date: Tue, 20 Aug 2024 03:47:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 21:11:24.099359
• Title: Towards Personalized Federated Multi-Scenario Multi-Task Recommendation
• Title（参考訳）: パーソナライズド・フェデレーション・マルチシナリオ・マルチタスク・レコメンデーションに向けて
• Authors: Yue Ding, Yanbiao Ji, Xun Cai, Xin Xin, Yuxiang Lu, Suizhi Huang, Chang Liu, Xiaofeng Gao, Tsuyoshi Murata, Hongtao Lu,
• Abstract要約: PF-MSMTrecは、パーソナライズされたマルチシナリオマルチタスクレコメンデーションのための新しいフレームワークである。 複数の最適化競合の独特な課題に対処するために,ボトムアップ共同学習機構を導入する。 提案手法は最先端手法より優れている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.095138650857436
• License:
• Abstract: In modern recommender systems, especially in e-commerce, predicting multiple targets such as click-through rate (CTR) and post-view conversion rate (CTCVR) is common. Multi-task recommender systems are increasingly popular in both research and practice, as they leverage shared knowledge across diverse business scenarios to enhance performance. However, emerging real-world scenarios and data privacy concerns complicate the development of a unified multi-task recommendation model. In this paper, we propose PF-MSMTrec, a novel framework for personalized federated multi-scenario multi-task recommendation. In this framework, each scenario is assigned to a dedicated client utilizing the Multi-gate Mixture-of-Experts (MMoE) structure. To address the unique challenges of multiple optimization conflicts, we introduce a bottom-up joint learning mechanism. First, we design a parameter template to decouple the expert network parameters, distinguishing scenario-specific parameters as shared knowledge for federated parameter aggregation. Second, we implement personalized federated learning for each expert network during a federated communication round, using three modules: federated batch normalization, conflict coordination, and personalized aggregation. Finally, we conduct an additional round of personalized federated parameter aggregation on the task tower network to obtain prediction results for multiple tasks. Extensive experiments on two public datasets demonstrate that our proposed method outperforms state-of-the-art approaches. The source code and datasets will be released as open-source for public access.
• Abstract（参考訳）: 現代のレコメンデータシステム、特にeコマースでは、クリックスルーレート(CTR)やポストビューコンバージョンレート(CTCVR)といった複数のターゲットを予測することが一般的である。 マルチタスクレコメンダシステムは、さまざまなビジネスシナリオの共通知識を活用してパフォーマンスを向上させることによって、研究と実践の両方でますます人気を集めています。 しかし、現実のシナリオやデータプライバシに関する懸念は、統一されたマルチタスクレコメンデーションモデルの開発を複雑にしている。 本稿では,パーソナライズされたマルチシナリオマルチタスクレコメンデーションのための新しいフレームワークであるPF-MSMTrecを提案する。 このフレームワークでは、各シナリオはMulti-gate Mixture-of-Experts(MMoE)構造を利用した専用クライアントに割り当てられます。 複数の最適化競合のユニークな課題に対処するために,ボトムアップ型共同学習機構を導入する。 まず、専門家のネットワークパラメータを分離するパラメータテンプレートを設計し、フェデレートされたパラメータアグリゲーションのための共有知識としてシナリオ固有のパラメータを識別する。 第2に、フェデレートされたバッチ正規化、競合調整、パーソナライズされたアグリゲーションの3つのモジュールを使用して、フェデレーションされたコミュニケーションラウンド中に、各専門家ネットワークに対してパーソナライズされたフェデレーション学習を実装した。 最後に,複数のタスクに対する予測結果を得るために,タスクタワーネットワーク上で個別化されたパラメータアグリゲーションの追加ラウンドを行う。 2つの公開データセットに対する大規模な実験により,提案手法が最先端の手法より優れていることが示された。 ソースコードとデータセットは、パブリックアクセスのためにオープンソースとしてリリースされる。

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