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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.08478v2
• 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: 2024-10-30 23:34:54.178937
• Title: Personalized Item Representations 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表現
• Authors: Zhiwei Li, Guodong Long, Jing Jiang, Chengqi Zhang,
• Abstract要約: FedMRと呼ばれるFederated Multimodal Recommendation Systemは、マルチモーダルアイテムデータをエンコードする。 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る。 4つの実世界のマルチモーダルデータセットの実験は、FedMRの有効性を示している。
• 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 are essential for providing personalized recommendations while protecting user privacy. However, current methods mainly rely on ID-based item embeddings, neglecting the rich multimodal information of items. To address this, we propose a Federated Multimodal Recommendation System, called FedMR. FedMR uses a foundation model on the server to encode multimodal item data, such as images and text. To handle data heterogeneity caused by user preference differences, FedMR introduces a Mixing Feature Fusion Module on each client, which adjusts fusion strategy weights based on user interaction history to generate personalized item representations that capture users' fine-grained preferences. FedMR is compatible with existing ID-based federated recommendation systems, improving performance without modifying the original framework. Experiments on four real-world multimodal datasets demonstrate FedMR's effectiveness. The 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ーを保護しながらパーソナライズされたレコメンデーションを提供するために不可欠である。 しかし、現在の手法は主に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無視している。 そこで我々はFedMRと呼ばれるFederated Multimodal Recommendation Systemを提案する。 FedMRは、画像やテキストなどのマルチモーダルアイテムデータをエンコードするために、サーバ上のファンデーションモデルを使用する。 ユーザの好みの違いによるデータの不均一性を処理するために、FedMRは各クライアントにMixing Feature Fusion Moduleを導入し、ユーザインタラクション履歴に基づいて融合戦略の重みを調整することで、ユーザの詳細な好みをキャプチャするパーソナライズされたアイテム表現を生成する。 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向上させる。 4つの実世界のマルチモーダルデータセットの実験は、FedMRの有効性を示している。 コードはhttps://anonymous.4open.science/r/FedMRで公開されている。

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