論文の概要: Personalized Item Embeddings in Federated Multimodal Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08478v1
• Date: Mon, 14 Oct 2024 07:55:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-31 03:06:36.362873
• Title: Personalized Item Embeddings in Federated Multimodal Recommendation
• Title（参考訳）: フェデレーション型マルチモーダルレコメンデーションにおけるパーソナライズされた項目埋め込み
• Authors: Zhiwei Li, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang,
• Abstract要約: 我々はFedMRと呼ばれる新しいFederated Multimodal Recommendation Systemを提案する。 FedMRは、サーバ側の基盤モデルを利用して、アイテムに関連する画像やテキストなどのマルチモーダルデータをエンコードする。 実世界の4つのマルチモーダル・レコメンデーション・データセットに対する実験により,FedMRの有効性が示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.52127488593226
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated recommendation systems play a crucial role in protecting user privacy. However, existing methods primarily rely on ID-based item embeddings, overlooking the rich multimodal information of items. To address this limitation, we propose a novel Federated Multimodal Recommendation System called FedMR. FedMR leverages a foundation model on the server side to encode multimodal data, such as images and text, associated with items. To tackle the challenge of data heterogeneity caused by varying user preferences, FedMR introduces a Mixing Feature Fusion Module on the client. This module dynamically adjusts the weights of different fusion strategies based on user interaction history, generating personalized item embeddings that capture fine-grained user preferences. FedMR is compatible with existing ID-based federated recommendation systems, improving their performances without modifying the original framework. Our experiments on four real-world multimodal recommendation datasets demonstrate the effectiveness of FedMR. Our code is available at https://anonymous.4open.science/r/FedMR.
• Abstract（参考訳）: フェデレートされたレコメンデーションシステムは、ユーザのプライバシを保護する上で重要な役割を果たす。 しかし、既存の手法は主にIDベースのアイテム埋め込みに依存しており、アイテムの豊富なマルチモーダル情報を見下ろしている。 この制限に対処するため,FedMRと呼ばれる新しいFederated Multimodal Recommendation Systemを提案する。 FedMRは、サーバ側の基盤モデルを利用して、アイテムに関連する画像やテキストなどのマルチモーダルデータをエンコードする。 ユーザの好みの異なるデータの不均一性に対処するため、FedMRはMixing Feature Fusion Moduleをクライアントに導入した。 このモジュールは、ユーザインタラクション履歴に基づいて異なる融合戦略の重みを動的に調整し、きめ細かいユーザ好みをキャプチャするパーソナライズされたアイテム埋め込みを生成する。 FedMRは既存のID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と互換性があり、オリジナルのフレームワークを変更することなくパフォーマンスを改善している。 実世界の4つのマルチモーダル・レコメンデーション・データセットに対する実験により,FedMRの有効性が示された。 私たちのコードはhttps://anonymous.4open.science/r/FedMRで利用可能です。

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