Datenschutz in Empfehlungssystemen mit föderiertem Lernen voranbringen

Empfehlungssysteme sind Werkzeuge, die den Nutzern helfen, Produkte, Dienstleistungen oder Inhalte zu finden, die ihnen gefallen könnten. Sie werden auf vielen Online-Plattformen genutzt, wie z.B. E-Commerce-Webseiten und Streaming-Diensten. Diese Systeme werden immer besser darin, die sich ändernden Vorlieben der Nutzer im Laufe der Zeit zu verstehen. Ein grosses Problem sind jedoch die Datenschutzbedenken. Viele Nutzer machen sich Sorgen darüber, wie ihre persönlichen Daten verwendet werden, wenn diese Systeme Empfehlungen aussprechen.

Um das anzugehen, nutzen einige Forscher eine Methode namens föderiertes Lernen. Damit können verschiedene Nutzer zusammenarbeiten, um die Empfehlungssysteme zu verbessern, ohne ihre privaten Daten direkt zu teilen. Statt ihre Daten an einen zentralen Server zu senden, trainieren die Nutzer ein Modell auf ihren eigenen Geräten und schicken nur die notwendigen Informationen zurück. Aber diese Methode hat zwei grosse Probleme:

1. Es erfordert ein zentrales Modell, auf das alle zugreifen können, was für viele Unternehmen sensible Informationen darstellen kann.
2. Der Prozess kann viele Netzwerkressourcen verbrauchen, weil oft grosse Mengen an Modellparametern gesendet werden müssen.

Dieses Papier schlägt eine Lösung für diese Herausforderungen vor, indem es ein neues Framework für föderierte sequentielle Empfehlungen einführt, das nicht erfordert, diese grossen Modellparameter zu senden. Unser Ziel ist es, die Nutzerdaten sicher zu halten und gleichzeitig die Qualität der Empfehlungen zu verbessern.

#Der Bedarf an besseren Empfehlungen

Empfehlungssysteme sind entscheidend für Online-Dienste, weil sie den Nutzern helfen, durch riesige Mengen an Informationen zu navigieren. In vielen Fällen ändern sich die Interessen der Nutzer basierend auf ihrem bisherigen Verhalten, was es wichtig macht, dass die Empfehlungstools mit diesen Veränderungen mithalten. Zum Beispiel könnte jemand beim Online-Shopping zunächst nach Elektronikgeräten suchen, später aber nach Wohnaccessoires. Die Fähigkeit, Empfehlungen in Echtzeit anzupassen, ist entscheidend, um die Nutzer zu fesseln.

Traditionell haben Empfehlungssysteme eine Methode namens kollaboratives Filtern verwendet, bei der die historischen Interaktionen der Nutzer betrachtet werden, um Artikel vorzuschlagen. Diese Herangehensweise kann jedoch versagen, die Reihenfolge der Ereignisse im Leben der Nutzer zu erfassen, was zu weniger genauen Vorschlägen führt.

#Datenschutzbedenken

Mit dem wachsenden Bewusstsein für Datenschutzrechte werden die Nutzer vorsichtiger beim Teilen ihrer Informationen. Gesetze wie die DSGVO und CCPA haben striktere Regelungen eingeführt, wie Unternehmen persönliche Daten verwenden können. Das macht es traditionellen Empfehlungssystemen schwer, zu arbeiten, ohne Datenschutzverletzungen zu riskieren.

Als Antwort bietet das föderierte Lernen eine Möglichkeit, Modelle zu trainieren, ohne Nutzerdaten zentral speichern zu müssen. Diese Methode ermöglicht es, ein Modell basierend auf lokalen Daten zu aktualisieren, während diese Daten auf dem Gerät des Nutzers bleiben. Damit das föderierte Lernen effektiv funktioniert, ist es jedoch weiterhin auf den Austausch von Informationen angewiesen, was sensible Modellinformationen offenbaren kann.

#Einschränkungen des traditionellen föderierten Lernens

Die bestehenden föderierten Systeme haben zwei Hauptnachteile:

1. Modellfreigabe: Diese Systeme erfordern typischerweise ein zentrales Empfehlungsmodell, das unter den Nutzern geteilt werden muss. Dieses Modell stellt ein erhebliches geistiges Eigentum für Unternehmen dar, und das Teilen könnte dazu führen, dass Wettbewerber unfaire Vorteile erlangen.

2. Hohe Kommunikationskosten: Der Bedarf, Modellparameter hin und her zu senden, bedeutet, dass die Kommunikationskosten mit der Anzahl der Parameter steigen. Wenn die Empfehlungssysteme komplexer werden, können diese Kosten prohibitiv werden.

#Ein neuer Ansatz

Um diese Bedenken anzugehen, schlagen wir ein neues Framework für föderierte sequentielle Empfehlungssysteme vor, das die Notwendigkeit eliminiert, Modellparameter zu senden. Stattdessen nutzt unser System das Wissen, das durch die Vorhersagen eines Modells generiert wird. Diese Methode hält das tatsächliche Modell sicher, während die Nutzer weiterhin zu dessen Verbesserung beitragen können.

In unserem vorgeschlagenen System senden die Nutzer ihre Modellparameter nicht. Stattdessen schicken sie die Ergebnisse ihrer Vorhersagen basierend auf ihren lokalen Daten. Der zentrale Server verarbeitet dann diese Informationen, ohne jemals die Einzelheiten der Daten der einzelnen Nutzer zu erfahren.

#Übersicht des Frameworks

Unser föderiertes sequentielles Empfehlungssystem gewährleistet sowohl den Datenschutz der Nutzer als auch die Sicherheit des Modells. Zu den wichtigsten Merkmalen dieses Frameworks gehören:

• Wissensaustausch: Die Nutzer senden ihre Vorhersageergebnisse an einen zentralen Server, wodurch der Server von mehreren Nutzern lernen kann, ohne auf deren private Daten zuzugreifen.

• Datenschutz: Indem wir die Übertragung von Rohdaten vermeiden, mindern wir die Risiken von Datenlecks.

• Reduzierte Kommunikationskosten: Da unser Framework nicht auf den Austausch grosser Modellübertragungen angewiesen ist, arbeitet es mit einem geringeren Kommunikationsaufwand.

#Der Prozess

#Rollen von Nutzer und Server

1. Nutzertraining: Jeder Nutzer hat sein eigenes lokales Modell, das aus seinen Interaktionen lernt. Er trainiert dieses Modell regelmässig mit seinen Daten und generiert Vorhersagen für Artikel.

2. Vorhersagefreigabe: Anstatt Rohdaten oder Modellparameter zu senden, schicken die Nutzer ihre Vorhersageergebnisse an den zentralen Server. Das stellt sicher, dass sensible Nutzerinformationen geschützt bleiben.

3. Serverlernen: Der Server erhält diese Vorhersagen und nutzt sie, um sein Gesamtmodell für Empfehlungen zu verbessern. Er kann aus den kollektiven Daten aller Nutzer lernen, ohne jemals auf deren individuelle Daten zugreifen zu müssen.

#Verbesserung des Nutzer-Datenschutzes

Um den Datenschutz der Nutzer weiter zu schützen, implementieren wir einen exponentiellen Mechanismus im Vorhersagegenerierungsprozess. Das bedeutet, dass, wenn ein Nutzer Vorhersagen generiert, die Ergebnisse leicht modifiziert werden, um sensible Informationen zu verschleiern.

Dieser zusätzliche Lärm erschwert es dem zentralen Server, Ergebnisse den einzelnen Nutzern zuzuordnen, was den Datenschutz erhöht.

#Kontrastives Lernen

Um die Fähigkeit des Servers zu verbessern, Empfehlungen auszusprechen, führen wir kontrastive Lernaufgaben ein. Diese Aufgaben helfen dem Server, Muster in den Vorhersagen zu erkennen, selbst wenn diese Vorhersagen Lärm enthalten. Indem wir sicherstellen, dass sich der Server sowohl auf die Konsistenz der Nutzerpräferenzen als auch auf Ähnlichkeiten in den Interaktionen konzentriert, erhöhen wir die Qualität der Empfehlungen.

#Experimente und Ergebnisse

Um unser vorgeschlagenes System zu validieren, haben wir Experimente mit drei beliebten Empfehlungsdatensätzen durchgeführt, die verschiedene Bereiche abdecken:

1. Amazon Handys: Dieser Datensatz umfasst Nutzerinteraktionen zu Handyprodukten.
2. Amazon Baby: Dieser Datensatz bezieht sich auf Babyprodukte, die auf Amazon verkauft werden.
3. MIND: Dieser Datensatz besteht aus Nachrichtenartikeln, die von Nutzern auf einer Online-Nachrichtenplattform gelesen wurden.

Mit diesen Datensätzen haben wir die Leistung unseres neuen Frameworks im Vergleich zu traditionellen Methoden getestet, um zu sehen, wie gut es Empfehlungen aussprechen kann, während der Datenschutz gewahrt bleibt.

#Leistungskennzahlen

Wir haben unser Modell anhand von zwei beliebten Kennzahlen bewertet:

• Trefferquote (HR@20): Diese misst, wie viele der Top-20-Empfehlungen dem entsprechen, was der Nutzer tatsächlich bevorzugt.
• Normalisierte ab Diskontierte Kumulative Gewinn (NDCG@20): Diese Kennzahl bezieht sich auf das Ranking der empfohlenen Artikel und wie relevant sie für den Nutzer sind.

#Zusammenfassung der Ergebnisse

In unseren Experimenten zeigte unser vorgeschlagenes Framework eine vergleichbare oder sogar überlegene Leistung im Vergleich zu traditionellen föderierten und zentralisierten Empfehlungssystemen.

1. Empfehlungsqualität: Die Empfehlungen, die von unserem Framework gemacht wurden, waren gleichwertig mit denen von zentralisierten Systemen, was darauf hindeutet, dass Datenschutz nicht auf Kosten der Qualität gehen muss.

2. Kommunikationskosten: Unser Framework reduzierte die Kommunikationskosten erheblich, indem die Notwendigkeit, grosse Modellparameter zu senden, eliminiert wurde, was es praktischer für reale Anwendungen macht.

3. Datenschutz: Durch die Verwendung von Rauschen in den Vorhersagen stellten wir sicher, dass der Datenschutz der Nutzer respektiert wurde, ohne die Qualität der Empfehlungen zu beeinträchtigen.

#Zukünftige Richtungen

Obwohl unser vorgeschlagenes Framework ein starker erster Schritt ist, gibt es noch viele Bereiche für zukünftige Forschung.

1. Modell-Heterogenität: Wir können weiter erkunden, wie verschiedene Arten von Modellen innerhalb des föderierten Frameworks interagieren können, um die Leistung basierend auf den verfügbaren Ressourcen der Nutzer zu optimieren.

2. Plattformübergreifende Empfehlungen: Eine weitere interessante Richtung könnte es sein, Empfehlungen über verschiedene Plattformen hinweg zuzulassen, während der Datenschutz gewahrt bleibt.

3. Fortgeschrittene Datenschutztechniken: Die Erforschung ausgefeilterer Methoden zur Sicherstellung des Datenschutzes beim Teilen von Daten könnte helfen, die Informationen der Nutzer weiter abzusichern.

4. Skalierbarkeit: Da die Anzahl der Nutzer und Artikel wächst, wird es entscheidend sein, ein effizientes und reaktionsschnelles Empfehlungssystem aufrechtzuerhalten.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass unser neues föderiertes sequentielles Empfehlungssystem eine praktische Lösung für die Datenschutzbedenken darstellt, die mit traditionellen Empfehlungssystemen verbunden sind. Indem wir den Fokus auf den Wissensaustausch statt auf Modellparameter legen, können wir sowohl die Nutzerdaten als auch das geistige Eigentum des Modells sichern.

Unsere Ergebnisse zeigen, dass es möglich ist, ein robustes Empfehlungssystem zu haben, das den Datenschutz der Nutzer respektiert und gleichzeitig hochwertige Empfehlungen bietet. Die hier präsentierte Arbeit legt den Grundstein für zukünftige Forschungen im Bereich des föderierten Lernens und der Empfehlungssysteme und zeigt, dass der Datenschutz nicht auf Kosten der Leistung gehen muss.