論文の概要: Federated Learning based Latent Factorization of Tensors for Privacy-Preserving QoS Prediction

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19828v1
• Date: Mon, 29 Jul 2024 09:30:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-30 14:25:55.204692
• Title: Federated Learning based Latent Factorization of Tensors for Privacy-Preserving QoS Prediction
• Title（参考訳）: フェデレーション学習に基づくプライバシ保護QoS予測のためのテンソルの潜在因子化
• Authors: Shuai Zhong, Zengtong Tang, Di Wu,
• Abstract要約: 本稿では,テンソルの潜在因数分解(FL-LFT)に基づく連合学習を創造的に設計する。 データ指向のフェデレーション学習モデルを構築し、分離されたユーザがユーザのプライバシを保護しながら、グローバルなLFTモデルを協調的にトレーニングできるようにする。 実世界から収集されたデータセットの実験では、FL-LFTは最先端のフェデレーション学習アプローチと比較して予測精度が著しく向上していることが確認された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3295360710329738
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In applications related to big data and service computing, dynamic connections tend to be encountered, especially the dynamic data of user-perspective quality of service (QoS) in Web services. They are transformed into high-dimensional and incomplete (HDI) tensors which include abundant temporal pattern information. Latent factorization of tensors (LFT) is an extremely efficient and typical approach for extracting such patterns from an HDI tensor. However, current LFT models require the QoS data to be maintained in a central place (e.g., a central server), which is impossible for increasingly privacy-sensitive users. To address this problem, this article creatively designs a federated learning based on latent factorization of tensors (FL-LFT). It builds a data-density -oriented federated learning model to enable isolated users to collaboratively train a global LFT model while protecting user's privacy. Extensive experiments on a QoS dataset collected from the real world verify that FL-LFT shows a remarkable increase in prediction accuracy when compared to state-of-the-art federated learning (FL) approaches.
• Abstract（参考訳）: ビッグデータやサービスコンピューティングに関連するアプリケーションでは、特にWebサービスにおけるユーザ・パースペクティブ・クオリティ(QoS)の動的データなど、動的接続に遭遇する傾向があります。 それらは、豊富な時間パターン情報を含む高次元かつ不完全(HDI)テンソルに変換される。 テンソルの潜在因子化(LFT)は、HDIテンソルからそのようなパターンを抽出するための極めて効率的で典型的なアプローチである。 しかしながら、現在のLFTモデルは、QoSデータを中央の場所(例えば、中央のサーバ)に保持する必要がある。 本稿では,テンソルの潜在因数分解(FL-LFT)に基づくフェデレーション学習を創造的に設計する。 データ密度指向のフェデレーション学習モデルを構築し、分離されたユーザがユーザのプライバシーを保護しながらグローバルなLFTモデルを協調的にトレーニングできるようにする。 実世界から収集されたQoSデータセットの大規模な実験により、FL-LFTは最先端のフェデレーションラーニング(FL)アプローチと比較して、予測精度が著しく向上していることが確認された。

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