論文の概要: Personalized Federated Collaborative Filtering: A Variational AutoEncoder Approach

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.08931v1
• Date: Fri, 16 Aug 2024 05:49:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-20 23:26:14.971482
• Title: Personalized Federated Collaborative Filtering: A Variational AutoEncoder Approach
• Title（参考訳）: パーソナライズされた協調フィルタリング:変分オートエンコーダアプローチ
• Authors: Zhiwei Li, Guodong Long, Tianyi Zhou, Jing Jiang, Chengqi Zhang,
• Abstract要約: Federated Collaborative Filtering (FedCF)は、プライバシを保護する新しいレコメンデーションフレームワークの開発に焦点を当てた新興分野である。 本稿では,ユーザのパーソナライズされた情報を潜在変数とニューラルモデルに同時に保存することで,新たなパーソナライズされたFedCF手法を提案する。 提案フレームワークを効果的に学習するために,ユーザインタラクションベクトル再構成と欠落した値予測を統合することで,特殊変分オートエンコーダ(VAE)タスクとして問題をモデル化する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 49.63614966954833
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Collaborative Filtering (FedCF) is an emerging field focused on developing a new recommendation framework with preserving privacy in a federated setting. Existing FedCF methods typically combine distributed Collaborative Filtering (CF) algorithms with privacy-preserving mechanisms, and then preserve personalized information into a user embedding vector. However, the user embedding is usually insufficient to preserve the rich information of the fine-grained personalization across heterogeneous clients. This paper proposes a novel personalized FedCF method by preserving users' personalized information into a latent variable and a neural model simultaneously. Specifically, we decompose the modeling of user knowledge into two encoders, each designed to capture shared knowledge and personalized knowledge separately. A personalized gating network is then applied to balance personalization and generalization between the global and local encoders. Moreover, to effectively train the proposed framework, we model the CF problem as a specialized Variational AutoEncoder (VAE) task by integrating user interaction vector reconstruction with missing value prediction. The decoder is trained to reconstruct the implicit feedback from items the user has interacted with, while also predicting items the user might be interested in but has not yet interacted with. Experimental results on benchmark datasets demonstrate that the proposed method outperforms other baseline methods, showcasing superior performance.
• Abstract（参考訳）: Federated Collaborative Filtering (FedCF)は、フェデレートされた環境でプライバシを保存する新しいレコメンデーションフレームワークの開発に焦点を当てた新興分野である。 既存のFedCFメソッドは通常、分散協調フィルタリング(CF)アルゴリズムとプライバシ保護メカニズムを組み合わせて、パーソナライズされた情報をユーザ埋め込みベクタに保存する。 しかし、ユーザ埋め込みは通常、不均一なクライアント間での詳細なパーソナライゼーションの豊富な情報を保持するには不十分である。 本稿では,ユーザのパーソナライズされた情報を潜在変数とニューラルモデルに同時に保存することで,新たなパーソナライズされたFedCF手法を提案する。 具体的には、ユーザ知識のモデリングを2つのエンコーダに分割し、それぞれが共有知識とパーソナライズド知識を別々に取得するように設計されている。 次に、グローバルエンコーダとローカルエンコーダのパーソナライズと一般化のバランスをとるために、パーソナライズされたゲーティングネットワークを適用する。 さらに,提案手法を効果的に学習するために,ユーザインタラクションベクトル再構成と不足値予測を統合することで,CF問題を特殊変分オートエンコーダ(VAE)タスクとしてモデル化する。 デコーダは、ユーザが対話したアイテムからの暗黙のフィードバックを再構築すると同時に、ユーザが関心を持っているかもしれないがまだ対話していないアイテムを予測するように訓練されている。 ベンチマークによる実験結果から,提案手法が他のベースライン法よりも優れ,優れた性能を示すことが示された。

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