論文の概要: Cluster-Enhanced Federated Graph Neural Network for Recommendation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08066v2
• Date: Sat, 28 Dec 2024 06:27:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-31 16:01:09.819342
• Title: Cluster-Enhanced Federated Graph Neural Network for Recommendation
• Title（参考訳）: 推薦のためのクラスタ強化フェデレーショングラフニューラルネットワーク
• Authors: Haiyan Wang, Ye Yuan,
• Abstract要約: 本稿では、CFedGRという推薦のためのクラスタ強化フェデレーショングラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 このフレームワークは、プライバシ保護の方法で個々のグラフを拡張するために、高次の協調シグナルを導入する。 デバイスとサーバ間の通信を減らすために、2つの効率的な戦略が考案されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.92054926432611
• License:
• Abstract: Personal interaction data can be effectively modeled as individual graphs for each user in recommender systems.Graph Neural Networks (GNNs)-based recommendation techniques have become extremely popular since they can capture high-order collaborative signals between users and items by aggregating the individual graph into a global interactive graph.However, this centralized approach inherently poses a threat to user privacy and security. Recently, federated GNN-based recommendation techniques have emerged as a promising solution to mitigate privacy concerns. Nevertheless, current implementations either limit on-device training to an unaccompanied individual graphs or necessitate reliance on an extra third-party server to touch other individual graphs, which also increases the risk of privacy leakage. To address this challenge, we propose a Cluster-enhanced Federated Graph Neural Network framework for Recommendation, named CFedGR, which introduces high-order collaborative signals to augment individual graphs in a privacy preserving manner. Specifically, the server clusters the pretrained user representations to identify high-order collaborative signals. In addition, two efficient strategies are devised to reduce communication between devices and the server. Extensive experiments on three benchmark datasets validate the effectiveness of our proposed methods.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)ベースのレコメンデーション技術は、個々のグラフをグローバルなインタラクティブグラフに集約することで、ユーザとアイテム間の高次協調信号をキャプチャできるため、非常に人気がある。 近年、プライバシーの懸念を和らげるための有望な解決策として、連合GNNベースのレコメンデーション技術が登場している。 それにもかかわらず、現在の実装ではデバイス上でのトレーニングを、未対応の個々のグラフに制限するか、外部のサードパーティサーバに依存して他の個々のグラフにタッチする必要があるため、プライバシー漏洩のリスクも高まる。 この課題に対処するため,CFedGRというクラスタ強化型フェデレーショングラフニューラルネットワークフレームワークを提案する。 具体的には、サーバが事前訓練されたユーザ表現をクラスタリングして、高次の協調的な信号を識別する。 さらに、デバイスとサーバ間の通信を減らすために、2つの効率的な戦略が考案された。 3つのベンチマークデータセットの大規模な実験により,提案手法の有効性が検証された。

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