論文の概要: CURE4Rec: A Benchmark for Recommendation Unlearning with Deeper Influence

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14393v2
• Date: Sun, 22 Dec 2024 13:40:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:12.723898
• Title: CURE4Rec: A Benchmark for Recommendation Unlearning with Deeper Influence
• Title（参考訳）: CURE4Rec: より深い影響を持つレコメンデーションアンラーニングのためのベンチマーク
• Authors: Chaochao Chen, Jiaming Zhang, Yizhao Zhang, Li Zhang, Lingjuan Lyu, Yuyuan Li, Biao Gong, Chenggang Yan,
• Abstract要約: CURE4Recは、レコメンデーションアンラーニング評価のための最初の包括的なベンチマークである。 さまざまな影響レベルのデータに対する推薦公正性と堅牢性に対するアンラーニングの影響について検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.21518669075263
• License:
• Abstract: With increasing privacy concerns in artificial intelligence, regulations have mandated the right to be forgotten, granting individuals the right to withdraw their data from models. Machine unlearning has emerged as a potential solution to enable selective forgetting in models, particularly in recommender systems where historical data contains sensitive user information. Despite recent advances in recommendation unlearning, evaluating unlearning methods comprehensively remains challenging due to the absence of a unified evaluation framework and overlooked aspects of deeper influence, e.g., fairness. To address these gaps, we propose CURE4Rec, the first comprehensive benchmark for recommendation unlearning evaluation. CURE4Rec covers four aspects, i.e., unlearning Completeness, recommendation Utility, unleaRning efficiency, and recommendation fairnEss, under three data selection strategies, i.e., core data, edge data, and random data. Specifically, we consider the deeper influence of unlearning on recommendation fairness and robustness towards data with varying impact levels. We construct multiple datasets with CURE4Rec evaluation and conduct extensive experiments on existing recommendation unlearning methods. Our code is released at https://github.com/xiye7lai/CURE4Rec.
• Abstract（参考訳）: 人工知能のプライバシーに関する懸念が高まる中、規制は忘れられる権利を義務付け、個人にモデルからデータを取り出す権利を与えている。 機械学習は、特に歴史的データが機密性の高いユーザー情報を含むレコメンデーションシステムにおいて、モデルを選択的に忘れることを可能にする潜在的な解決策として浮上している。 近年のレコメンデーションアンラーニングの進歩にもかかわらず、統一的な評価フレームワークが存在しないことや、より深い影響力、例えば公正さの面を見落としているために、未学習の手法を総合的に評価することは困難である。 これらのギャップに対処するため, CURE4Recを提案する。 CURE4Recは、コアデータ、エッジデータ、ランダムデータという3つのデータ選択戦略の下で、未学習完全性、推奨ユーティリティ、解放効率、レコメンデーションフェアンEsの4つの側面をカバーしている。 具体的には、非学習が、様々な影響レベルを持つデータに対する推奨公正性と堅牢性に与える影響について検討する。 CURE4Rec評価を用いて複数のデータセットを構築し,既存のレコメンデーションアンラーニング手法に関する広範な実験を行った。 私たちのコードはhttps://github.com/xiye7lai/CURE4Rec.comでリリースされています。

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