論文の概要: Simultaneous Unlearning of Multiple Protected User Attributes From Variational Autoencoder Recommenders Using Adversarial Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.20965v1
• Date: Mon, 28 Oct 2024 12:36:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-29 12:20:44.067610
• Title: Simultaneous Unlearning of Multiple Protected User Attributes From Variational Autoencoder Recommenders Using Adversarial Training
• Title（参考訳）: 逆学習を用いた変分オートエンコーダ推薦者からの複数保護ユーザ属性の同時学習
• Authors: Gustavo Escobedo, Christian Ganhör, Stefan Brandl, Mirjam Augstein, Markus Schedl,
• Abstract要約: 本稿では,複数の保護属性を同時に学習して,人口統計学的グループ間の公平性を向上することを目的としたAdvXMultVAEを提案する。 LFM-2b-100k と Ml-1m の2つのデータセットに対する実験により,本手法は特異除去法よりも優れた結果が得られることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.272412404173954
• License:
• Abstract: In widely used neural network-based collaborative filtering models, users' history logs are encoded into latent embeddings that represent the users' preferences. In this setting, the models are capable of mapping users' protected attributes (e.g., gender or ethnicity) from these user embeddings even without explicit access to them, resulting in models that may treat specific demographic user groups unfairly and raise privacy issues. While prior work has approached the removal of a single protected attribute of a user at a time, multiple attributes might come into play in real-world scenarios. In the work at hand, we present AdvXMultVAE which aims to unlearn multiple protected attributes (exemplified by gender and age) simultaneously to improve fairness across demographic user groups. For this purpose, we couple a variational autoencoder (VAE) architecture with adversarial training (AdvMultVAE) to support simultaneous removal of the users' protected attributes with continuous and/or categorical values. Our experiments on two datasets, LFM-2b-100k and Ml-1m, from the music and movie domains, respectively, show that our approach can yield better results than its singular removal counterparts (based on AdvMultVAE) in effectively mitigating demographic biases whilst improving the anonymity of latent embeddings.
• Abstract（参考訳）: 広く使われているニューラルネットワークベースの協調フィルタリングモデルでは、ユーザの好みを表す潜時埋め込みに、ユーザの履歴ログがエンコードされる。 この設定では、モデルがユーザーの保護された属性(例えば、性別や民族)を、明示的なアクセスなしにこれらのユーザー埋め込みからマッピングすることができ、結果として特定の人口統計学的ユーザーグループを不公平に扱い、プライバシー問題を提起するモデルとなる。 以前の作業では、一度に1つの保護された属性が削除されるというアプローチがあったが、現実のシナリオでは複数の属性が有効になる可能性がある。 本稿では,複数の保護属性(性別と年齢で示される)を同時に解放し,人口統計学的ユーザグループ間の公平性を向上することを目的としたAdvXMultVAEを提案する。 この目的のために,ユーザ保護属性を連続的および/またはカテゴリー的値で同時削除することを支援するために,変数学習(AdvMultVAE)を備えた可変オートエンコーダ(VAE)アーキテクチャを結合する。 音楽領域と映画領域の2つのデータセットである LFM-2b-100k と Ml-1m を用いた実験により, 遅延埋め込みの匿名性を改善しつつ, 人口統計学的バイアスを効果的に軽減し, 単一の除去結果(AdvMultVAEに基づく)よりも優れた結果が得られることが示された。

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