論文の概要: A Tutorial of Personalized Federated Recommender Systems: Recent Advances and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.08071v1
• Date: Wed, 11 Dec 2024 03:33:51 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-12 14:00:36.490648
• Title: A Tutorial of Personalized Federated Recommender Systems: Recent Advances and Future Directions
• Title（参考訳）: 個人化フェデレーションレコメンダシステムのチュートリアル:最近の進歩と今後の方向性
• Authors: Jing Jiang, Chunxu Zhang, Honglei Zhang, Zhiwei Li, Yidong Li, Bo Yang,
• Abstract要約: パーソナライゼーションはレコメンデーションシステム(RecSys)の基盤となる。 FedRecSysを使えば、ユーザーは個人データをローカルに保持でき、グローバルモデルトレーニングのプライバシー感度が低いモデルパラメータのみを共有できる。 本チュートリアルでは,(1)PFedRecSysの既存研究の概要,(2)PFedRecSysの包括的分類,(3)PFedRecSysにおけるオープン課題の探求,将来的な方向性について紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.74113941915374
• License:
• Abstract: Personalization stands as the cornerstone of recommender systems (RecSys), striving to sift out redundant information and offer tailor-made services for users. However, the conventional cloud-based RecSys necessitates centralized data collection, posing significant risks of user privacy breaches. In response to this challenge, federated recommender systems (FedRecSys) have emerged, garnering considerable attention. FedRecSys enable users to retain personal data locally and solely share model parameters with low privacy sensitivity for global model training, significantly bolstering the system's privacy protection capabilities. Within the distributed learning framework, the pronounced non-iid nature of user behavior data introduces fresh hurdles to federated optimization. Meanwhile, the ability of federated learning to concurrently learn multiple models presents an opportunity for personalized user modeling. Consequently, the development of personalized FedRecSys (PFedRecSys) is crucial and holds substantial significance. This tutorial seeks to provide an introduction to PFedRecSys, encompassing (1) an overview of existing studies on PFedRecSys, (2) a comprehensive taxonomy of PFedRecSys spanning four pivotal research directions-client-side adaptation, server-side aggregation, communication efficiency, privacy and protection, and (3) exploration of open challenges and promising future directions in PFedRecSys. This tutorial aims to establish a robust foundation and spark new perspectives for subsequent exploration and practical implementations in the evolving realm of RecSys.
• Abstract（参考訳）: パーソナライゼーションはレコメンデーションシステム(RecSys)の基盤であり、冗長な情報を取り除き、ユーザー向けにパーソナライズされたサービスを提供しようとしている。 しかし、従来のクラウドベースのRecSysは集中型のデータ収集を必要とし、ユーザのプライバシー侵害の重大なリスクを生じさせる。 この課題に対して、フェデレートされたレコメンデータシステム(FedRecSys)が登場し、かなりの注目を集めた。 FedRecSysを使えば、ユーザーはパーソナルデータをローカルに保持し、グローバルモデルトレーニングのプライバシー感度が低いモデルパラメータのみを共有することができ、システムのプライバシ保護機能を著しく強化することができる。 分散学習フレームワークでは、ユーザ行動データの非イド的特性が強調され、フェデレートされた最適化に新たなハードルがもたらされる。 一方、複数のモデルを同時に学習するフェデレーション学習能力は、パーソナライズされたユーザーモデリングの機会となる。 したがって、パーソナライズされたFedRecSys(PFedRecSys)の開発は重要であり、重要な意味を持つ。 本チュートリアルでは,(1)PFedRecSysの既存研究の概要,(2)PFedRecSysの総合分類,(2)PFedRecSysの4つの重要な研究方向-クライアント側適応,サーバ側集約,通信効率,プライバシと保護,(3)PFedRecSysにおけるオープン課題の探索,将来的な方向性を網羅した包括的分類について紹介する。 このチュートリアルは、RecSysの進化する領域において、堅牢な基盤を確立し、その後の探索と実践的な実装のための新しい視点を刺激することを目的としている。

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