論文の概要: Blockchain-based Federated Recommendation with Incentive Mechanism

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.01563v1
• Date: Tue, 03 Sep 2024 03:00:59 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-10 16:25:13.381055
• Title: Blockchain-based Federated Recommendation with Incentive Mechanism
• Title（参考訳）: インセンティブメカニズムによるブロックチェーンに基づくフェデレーション勧告
• Authors: Jianhai Chen, Yanlin Wu, Dazhong Rong, Guoyao Yu, Lingqi Jiang, Zhenguang Liu, Peng Zhou, Rui Shen,
• Abstract要約: ブロックチェーンベースのフェデレーションレコメンデーションシステムを提案し、より信頼性が高く、セキュアで、効率的なフェデレーションレコメンデーションサービスを促進するインセンティブメカニズムを提案する。 実験結果から,我々の提案するインセンティブ機構は,より優れたトレーニングデータを持つ顧客を惹きつけ,より低コストで連邦政府の勧告に携わることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 14.433189296632879
• License:
• Abstract: Nowadays, federated recommendation technology is rapidly evolving to help multiple organisations share data and train models while meeting user privacy, data security and government regulatory requirements. However, federated recommendation increases customer system costs such as power, computational and communication resources. Besides, federated recommendation systems are also susceptible to model attacks and data poisoning by participating malicious clients. Therefore, most customers are unwilling to participate in federated recommendation without any incentive. To address these problems, we propose a blockchain-based federated recommendation system with incentive mechanism to promote more trustworthy, secure, and efficient federated recommendation service. First, we construct a federated recommendation system based on NeuMF and FedAvg. Then we introduce a reverse auction mechanism to select optimal clients that can maximize the social surplus. Finally, we employ blockchain for on-chain evidence storage of models to ensure the safety of the federated recommendation system. The experimental results show that our proposed incentive mechanism can attract clients with superior training data to engage in the federal recommendation at a lower cost, which can increase the economic benefit of federal recommendation by 54.9\% while improve the recommendation performance. Thus our work provides theoretical and technological support for the construction of a harmonious and healthy ecological environment for the application of federal recommendation.
• Abstract（参考訳）: 現在、フェデレーションレコメンデーション技術は急速に進化しており、複数の組織がユーザーのプライバシー、データセキュリティ、政府の規制要件を満たしながら、データを共有し、モデルを訓練するのに役立つ。 しかし、フェデレートされたレコメンデーションは、電力、計算、通信資源などの顧客システムコストを増大させる。 さらに、フェデレートされたレコメンデーションシステムは、悪意のあるクライアントに参加することによって、攻撃やデータ中毒のモデルにも影響される。 したがって、ほとんどの顧客はインセンティブなしでフェデレーションレコメンデーションに参加することを望んでいません。 これらの問題に対処するために、より信頼性が高く、セキュアで、効率的なフェデレーションレコメンデーションサービスを促進するインセンティブ機構を備えたブロックチェーンベースのフェデレーションレコメンデーションシステムを提案する。 まず、NeuMFとFedAvgに基づくフェデレーションレコメンデーションシステムを構築する。 次に、社会的余剰を最大化できる最適なクライアントを選択するために、逆オークション機構を導入する。 最後に、フェデレートされたレコメンデーションシステムの安全性を確保するために、モデルのオンチェーンエビデンスストレージにブロックチェーンを使用します。 実験結果から,提案したインセンティブ機構は,より優れたトレーニングデータを持つ顧客を惹きつけ,より低コストで連邦レコメンデーションを行うことで,連邦レコメンデーションの経済的利益を54.9%向上し,レコメンデーション性能の向上を図っている。 このように、我々の研究は、連邦勧告の適用のための調和と健全な環境構築のための理論的および技術的支援を提供する。

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