論文の概要: UFGraphFR: An attempt at a federated recommendation system based on user text characteristics

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.08044v1
• Date: Tue, 14 Jan 2025 11:52:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-15 17:02:04.45888
• Title: UFGraphFR: An attempt at a federated recommendation system based on user text characteristics
• Title（参考訳）: UFGraphFR: ユーザテキストの特徴に基づくフェデレーションレコメンデーションシステムの試み
• Authors: Xudong Wang,
• Abstract要約: フェデレーテッド・ラーニングは、訓練中のデータの「使用不能」のため、「プライベート・コンピューティング」において重要な研究領域となっている。 本稿では,ユーザテキストの特徴によって構築されたユーザ関係グラフに基づいて,個人化されたフェデレーション・レコメンデーション・アルゴリズムを提案する。 本実験により,推薦システムの性能に影響を及ぼすことなく,ユーザプライバシをある程度保護できることが示唆された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.025162796966834
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated learning has become an important research area in 'private computing' due to the 'useable invisibility' of data during training. Inspired by Federated learning, the federated recommendation system has gradually become a new recommendation service architecture that can protect users' privacy. The use of user diagrams to enhance federated recommendations is a promising topic. How to use user diagrams to enhance federated recommendations is a promising research topic. However, it's a great challenge to construct a user diagram without compromising privacy in a federated learning scenario. Inspired by the simple idea that similar users often have the same attribute characteristics, we propose a personalized federated recommendation algorithm based on the user relationship graph constructed by the user text characteristics(Graph Federation Recommendation System based on User Text description Features, UFGraphFR). The method uses the embedding layer weight of the user's text feature description to construct the user relationship graph. It introduces the Transformer mechanism to capture the sequence modeling of the user's historical interaction sequence. Without access to user history interactions and specific user attributes, the federal learning privacy protection of data 'useable invisibility' is embodied. Preliminary experiments on some benchmark datasets demonstrate the superior performance of UFGraphFR. Our experiments show that this model can protect user privacy to some extent without affecting the performance of the recommendation system. The code will be easily available on https://github.com/trueWangSyutung/UFGraphFR.
• Abstract（参考訳）: フェデレーテッド・ラーニングは、訓練中のデータの「使用不能」のため、「プライベート・コンピューティング」において重要な研究領域となっている。 フェデレーテッド・ラーニングにインスパイアされたフェデレーテッド・レコメンデーション・システムは、徐々にユーザーのプライバシーを保護できる新しいレコメンデーション・サービス・アーキテクチャになりつつある。 フェデレーションレコメンデーションを強化するためにユーザダイアグラムを使うことは、有望なトピックである。 ユーザダイアグラムを使ってフェデレーションレコメンデーションを強化する方法は、有望な研究トピックです。 しかし、フェデレートされた学習シナリオでプライバシを損なうことなくユーザーダイアグラムを構築するのは非常に難しい。 類似ユーザがしばしば同じ属性特性を持つという単純なアイデアに触発されて,ユーザテキストの特徴によって構築されたユーザ関係グラフに基づく,個人化されたフェデレーションレコメンデーションアルゴリズムを提案する(ユーザテキスト記述特徴に基づくグラフフェデレーションレコメンデーションシステム,UFGraphFR)。 ユーザのテキスト特徴記述の埋め込み層重みを利用してユーザ関係グラフを構築する。 ユーザの過去のインタラクションシーケンスのシーケンスモデリングをキャプチャするTransformerメカニズムを導入している。 ユーザー履歴と特定のユーザー属性へのアクセスがなければ、連邦学習プライバシー保護は「使用可能な可視性」を具体化する。 いくつかのベンチマークデータセットに関する予備実験は、UFGraphFRの優れた性能を示している。 本実験により,推薦システムの性能に影響を及ぼすことなく,ユーザプライバシをある程度保護できることが示唆された。 コードはhttps://github.com/trueWangSyutung/UFGraphFRで簡単に入手できる。

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