Federated Heterogeneous Graph Neural Network for Privacy-preserving Recommendation: A Novel Approach for Collaborative Training

Core Concepts

Proposing a Federated Heterogeneous Graph Neural Network (FedHGNN) framework for collaborative training of recommendation models using distributed HINs while protecting user privacy.

Abstract

研究では、分散されたHINを使用して推薦モデルの共同トレーニングを行いながら、ユーザーのプライバシーを保護するためにFedHGNNフレームワークを提案しています。この新しいアプローチは、既存の手法よりも大幅に優れた性能を示しました。また、HINを活用することでコールドスタート問題が軽減されることが示唆されています。

Stats

Extensive experiments on four datasets demonstrate that our model outperforms existing methods by up to 34% in HR@10 and 42% in NDCG@10. The privacy budget is set as 𝜖 = 1.

Quotes

Key Insights Distilled From

Federated Heterogeneous Graph Neural Network for Privacy-preserving Recommendation

by Bo Yan,Yang ... at arxiv.org 02-29-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.11730.pdf

Deeper Inquiries

どのようにしてFedHGNNは他の手法よりも優れた性能を発揮していますか

FedHGNNは、他の手法よりも優れた性能を発揮する理由はいくつかあります。まず第一に、FedHGNNはHIN（異種情報ネットワーク）を活用しており、豊富なセマンティクスを取り入れることでデータの疎密さに効果的に対処しています。これによって、推薦システムの精度が向上しました。また、Perturbationメカニズムを使用することでデータ拡張が行われており、冷たいスタート問題を軽減しています。さらに、プライバシー保護機能も組み込まれており、個人データの安全性が確保されています。

このアプローチは、実世界のシナリオでどのように応用可能ですか

このアプローチは実世界のシナリオで幅広く応用可能です。例えば、Eコマースやソーシャルメディアプラットフォームなどの領域ではユーザー間関係やアイテム間関係が重要です。FedHGNNは分散型データストレージ環境下でも高いパフォーマンスを発揮し、プライバシー保護措置も施されているため信頼性が高いです。そのため、現実世界で利用者から提供される大規模かつ多様なデータセットに適した手法と言えます。

プライバシー保護と効果的なデータ拡張方法として、Perturbationメカニズムはどのように機能しますか

Perturbationメカニズムはプライバシー保護と効果的なデータ拡張方法として機能します。このメカニズムでは二段階の摂動操作が行われます。最初の段階ではEM（指数メカニズム）を使用して共有HIN（共有情報ネットワーク）から類似した知識を選択し公開します。次に二番目の段階ではDPRR（度保存ランダムレスポンス）方式が適用されて特定パターン内で相互作用する項目だけ摂動されます。 これらの操作によって個人情報や高次元パターン等重要な情報はしっかり保持しつつも，外部へ漏洩せず，同時に不必要な情報量も削減されることから，効果的かつ堅牢なプライバシープロテクション及び意味解釈力向上策と言えます.