論文の概要: Lossless and Privacy-Preserving Graph Convolution Network for Federated Item Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.01141v1
• Date: Mon, 02 Dec 2024 05:31:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-04 15:40:33.925888
• Title: Lossless and Privacy-Preserving Graph Convolution Network for Federated Item Recommendation
• Title（参考訳）: フェデレーションアイテムレコメンデーションのためのロスレス・プライバシ保護グラフ畳み込みネットワーク
• Authors: Guowei Wu, Weike Pan, Qiang Yang, Zhong Ming,
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、アイテムレコメンデーションのための最先端のソリューションとして登場した。 既存のGNNベースのレコメンデーション手法は、断片化されたユーザ・イテムインタラクションサブグラフの集中ストレージと、集約されたグローバルグラフのトレーニングに依存している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.774848093888615
• License:
• Abstract: Graph neural network (GNN) has emerged as a state-of-the-art solution for item recommendation. However, existing GNN-based recommendation methods rely on a centralized storage of fragmented user-item interaction sub-graphs and training on an aggregated global graph, which will lead to privacy concerns. As a response, some recent works develop GNN-based federated recommendation methods by exploiting decentralized and fragmented user-item sub-graphs in order to preserve user privacy. However, due to privacy constraints, the graph convolution process in existing federated recommendation methods is incomplete compared with the centralized counterpart, causing a degradation of the recommendation performance. In this paper, we propose a novel lossless and privacy-preserving graph convolution network (LP-GCN), which fully completes the graph convolution process with decentralized user-item interaction sub-graphs while ensuring privacy. It is worth mentioning that its performance is equivalent to that of the non-federated (i.e., centralized) counterpart. Moreover, we validate its effectiveness through both theoretical analysis and empirical studies. Extensive experiments on three real-world datasets show that our LP-GCN outperforms the existing federated recommendation methods. The code will be publicly available once the paper is accepted.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、アイテムレコメンデーションのための最先端のソリューションとして登場した。 しかし、既存のGNNベースのレコメンデーションメソッドは、断片化されたユーザとイテムのインタラクションサブグラフの集中ストレージと、集約されたグローバルグラフのトレーニングに依存しており、プライバシー上の懸念につながります。 その結果、最近の研究では、ユーザプライバシを保護するために、分散化されたサブグラフと断片化されたサブグラフを活用することで、GNNベースのフェデレーションレコメンデーション手法が開発されている。 しかし、プライバシー上の制約により、既存のフェデレーションレコメンデーション手法におけるグラフの畳み込みプロセスは、中央集権的手法と比較して不完全であり、レコメンデーション性能が低下する。 本稿では、分散化されたユーザ・イテムインタラクションサブグラフによるグラフ畳み込み処理を完全に完了し、プライバシを確保しつつ、新たなロスレス・プライバシ保護グラフ畳み込みネットワーク(LP-GCN)を提案する。 そのパフォーマンスは、非フェデレーション(集中型)と同等である点に注意が必要だ。 さらに、理論的解析と実証的研究の両方を通して、その有効性を検証する。 実世界の3つのデータセットに対する大規模な実験により、我々のLP-GCNは既存のフェデレーションレコメンデーション手法よりも優れていることが示された。 論文が受理されたら、コードは公開されます。

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