Fugu-MT 論文翻訳(概要): Federated User Preference Modeling for Privacy-Preserving Cross-Domain Recommendation

論文の概要: Federated User Preference Modeling for Privacy-Preserving Cross-Domain Recommendation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.14689v1
Date: Mon, 26 Aug 2024 23:29:03 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-10 16:53:37.141951
Title: Federated User Preference Modeling for Privacy-Preserving Cross-Domain Recommendation
Title（参考訳）: プライバシ保護クロスドメイン勧告のためのフェデレーションユーザ嗜好モデル
Authors: Li Wang, Shoujin Wang, Quangui Zhang, Qiang Wu, Min Xu,
Abstract要約: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、ドメイン間で知識を伝達することで、データスパーシティの問題に対処することを目的としている。この問題を解決するために、最近のプライバシー保護型CDRモデルが提案されている。本稿では,新しいFPM(Federated User Preference Modeling)フレームワークを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 18.0700584280752
License:
Abstract: Cross-domain recommendation (CDR) aims to address the data-sparsity problem by transferring knowledge across domains. Existing CDR methods generally assume that the user-item interaction data is shareable between domains, which leads to privacy leakage. Recently, some privacy-preserving CDR (PPCDR) models have been proposed to solve this problem. However, they primarily transfer simple representations learned only from user-item interaction histories, overlooking other useful side information, leading to inaccurate user preferences. Additionally, they transfer differentially private user-item interaction matrices or embeddings across domains to protect privacy. However, these methods offer limited privacy protection, as attackers may exploit external information to infer the original data. To address these challenges, we propose a novel Federated User Preference Modeling (FUPM) framework. In FUPM, first, a novel comprehensive preference exploration module is proposed to learn users' comprehensive preferences from both interaction data and additional data including review texts and potentially positive items. Next, a private preference transfer module is designed to first learn differentially private local and global prototypes, and then privately transfer the global prototypes using a federated learning strategy. These prototypes are generalized representations of user groups, making it difficult for attackers to infer individual information. Extensive experiments on four CDR tasks conducted on the Amazon and Douban datasets validate the superiority of FUPM over SOTA baselines. Code is available at https://github.com/Lili1013/FUPM.
Abstract（参考訳）: クロスドメインレコメンデーション(CDR)は、ドメイン間で知識を伝達することで、データスパーシティの問題に対処することを目的としている。既存のCDRメソッドは一般的に、ユーザとイテムのインタラクションデータがドメイン間で共有可能であると仮定し、プライバシの漏洩につながる。近年,この問題を解決するためにプライバシ保護型CDR(PPCDR)モデルが提案されている。しかし、主にユーザとイテムのインタラクション履歴から学習した単純な表現を転送し、他の有用なサイド情報を見渡すことで、ユーザの嗜好を不正確なものにしている。さらに、プライバシを保護するために、ドメイン間で異なるプライベートなユーザとイテムのインタラクションマトリックスや埋め込みを転送する。しかし、これらの手法は、攻撃者が元のデータを推測するために外部情報を利用するため、限られたプライバシー保護を提供する。これらの課題に対処するため、我々は新しいFederated User Preference Modeling(FUPM)フレームワークを提案する。 FUPMでは,インタラクションデータとレビューテキストや潜在的肯定項目を含む追加データの両方から,ユーザの包括的な嗜好を学習するための,新たな総合的嗜好探索モジュールが提案されている。次に,個人の嗜好伝達モジュールは,まずローカルとグローバルの異なるプロトタイプを学習し,その後,フェデレートした学習戦略を用いてグローバルなプロトタイプをプライベートに転送するように設計されている。これらのプロトタイプはユーザグループの一般化された表現であり、攻撃者が個々の情報を推測することは困難である。 AmazonとDoubanのデータセットで実施された4つのCDRタスクに関する大規模な実験は、SOTAベースラインよりもFUPMの方が優れていることを検証している。コードはhttps://github.com/Lili1013/FUPMで入手できる。

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