Daten-Silos mit FedPDD angehen
FedPDD verbessert Empfehlungssysteme und schützt dabei die Privatsphäre der Nutzerdaten.
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Inhaltsverzeichnis
In der heutigen Welt spielen Empfehlungssysteme eine grosse Rolle dabei, was wir anschauen, kaufen oder hören. Diese Systeme sammeln normalerweise Daten aus verschiedenen Quellen, um massgeschneiderte Vorschläge zu machen. Zum Beispiel, wenn du Filme auf Streaming-Plattformen schaust, nutzt das System Infos darüber, was du vorher geschaut hast, um neue Filme zu empfehlen. Allerdings arbeiten viele dieser Plattformen separat und können aufgrund strenger Datenschutzgesetze keine Nutzerdaten austauschen. Diese Trennung führt zu einem Problem, das als "Daten-Silo-Problem" bekannt ist.
Daten-Silo-Problem
Das Daten-Silo-Problem entsteht, wenn verschiedene Plattformen Nutzerdaten haben, diese aber nicht für Analysen oder Trainingszwecke kombinieren können. Denk mal an deine täglichen Online-Aktivitäten: Du nutzt vielleicht verschiedene Apps wie WhatsApp zum Nachrichten schicken, TikTok für Videos und Amazon zum Einkaufen. All diese Plattformen könnten wertvolle Einblicke geben, wenn sie Daten teilen könnten. Aber strenge Vorschriften wie die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) verhindern diesen Datenaustausch und machen es den Plattformen schwer, zusammenzuarbeiten, um bessere Empfehlungen zu geben.
Föderiertes Lernen
Eine vielversprechende Lösung für das Daten-Silo-Problem ist Föderiertes Lernen (FL). Bei FL können einzelne Teilnehmer (wie verschiedene Plattformen) ein globales Modell trainieren, ohne ihre privaten Daten zu teilen. Jeder Teilnehmer behält seine Daten lokal, und nur Modell-Updates werden ausgetauscht. Das bedeutet, dass die Risiken, sensible Informationen offenzulegen, deutlich verringert werden.
FL gibt es normalerweise in zwei Einstellungen: Cross-Device und Cross-Silo. Bei Cross-Device-Einstellungen nehmen viele einzelne Nutzer teil, die alle die gleichen Arten von Merkmalen haben. Im Gegensatz dazu beinhalten Cross-Silo-Einstellungen eine kleinere Anzahl von Geschäftspartnern, die unterschiedliche Arten von Features haben und nur wenige überlappende Nutzer.
Einschränkungen der aktuellen Ansätze
Die bestehenden Methoden im Cross-Silo FL verlassen sich oft stark auf die wenigen Nutzer, deren Daten zwischen verschiedenen Plattformen überlappen. Wenn nur eine kleine Anzahl von Nutzern Daten hat, auf die beide Parteien zugreifen können, kann die Leistung des Systems erheblich sinken. Das Senden von Updates und Trainingsinformationen verursacht ausserdem hohe Kommunikationskosten, die unbeabsichtigt private Daten offenlegen könnten.
Der vorgeschlagene Ansatz: FedPDD
Um diese Herausforderungen zu überwinden, wurde ein neuer Ansatz namens FedPDD entwickelt. Diese Methode fokussiert sich auf Datenschutz und Effizienz, während sie die Empfehlungsleistung verbessert. Anstatt grosse Mengen an Daten zu übertragen, konzentriert sich FedPDD auf den Wissenstransfer durch eine Technik, die als Double Distillation bekannt ist.
Was ist Double Distillation?
Double Distillation ermöglicht es lokalen Modellen, aus zwei Wissensquellen zu lernen:
Implizites Wissen: Das kommt aus der bisherigen Leistung des Modells. Jedes lokale Modell kann sein historisches Wissen nutzen, um seine aktuellen Fähigkeiten zu verbessern.
Explizites Wissen: Das stammt von anderen Teilnehmern. Die Modelle können aus Vorhersagen lernen, die von lokalen Modellen anderer Parteien getroffen wurden.
Durch die Nutzung beider Wissensarten zielt FedPDD darauf ab, die Leistung lokaler Modelle zu verbessern.
Offline-Trainingsstrategie
FedPDD verwendet auch eine Offline-Trainingsstrategie. Das bedeutet, dass die Kommunikation zwischen den Parteien auf das Wesentliche minimiert wird, was die Datenschutzrisiken erheblich reduziert. Statt komplexe Modelldetails auszutauschen, tauschen die Parteien nur Ausgaben aus, die viel kleiner sind. Dieser optimierte Kommunikationsprozess verbessert den Datenschutz des Systems insgesamt.
Differenzielle Privatsphäre
Um die Nutzerdaten weiter zu schützen, integriert FedPDD einen Datenschutzmechanismus namens differenzielle Privatsphäre. Diese Technik fügt den Ausgaben des Modells Rauschen hinzu, sodass selbst wenn die Ergebnisse abgefangen werden, keine sensiblen Informationen preisgegeben werden. Dadurch bietet dieses Feature eine zusätzliche Sicherheitsebene für die geteilten Daten.
Experimentelle Ergebnisse
FedPDD wurde an zwei realen Datensätzen getestet, um seine Wirksamkeit zu bewerten. Die Ergebnisse waren vielversprechend:
Lokale Modelle, die durch FedPDD trainiert wurden, zeigten erhebliche Verbesserungen im Vergleich zu separat trainierten Modellen. Zum Beispiel zeigte ein Datensatz Verbesserungen von über 3% in der Leistung durch die Double Distillation-Methode.
Gemeinsame Vorhersagen der Modelle steigerten zusätzlich die Leistung des Empfehlungssystems, was darauf hindeutet, dass die Zusammenarbeit zwischen den Parteien fruchtbar ist.
Bei begrenzten überlappenden Nutzerdaten hielt FedPDD die Leistungsniveaus aufrecht, im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die erheblich kämpften.
Kommunikationseffizienz
FedPDD erfordert während des Trainings nur wenige Kommunikationsrunden im Vergleich zu älteren Methoden, die viele Runden benötigten. Diese reduzierte Interaktion bedeutet weniger Zeit für Kommunikation und mehr Zeit fürs Training, was für alle beteiligten Parteien von Vorteil ist.
Implikationen für zukünftige Anwendungen
Dieses Framework ist nicht nur vorteilhaft zur Verbesserung von Empfehlungssystemen. Seine Prinzipien können auch in anderen Bereichen angewendet werden. Zum Beispiel könnte der Finanzsektor diese Methode nutzen, um finanzielle Risiken zu bewerten oder das Nutzerverhalten über verschiedene Plattformen hinweg zu analysieren, ohne die individuelle Privatsphäre zu gefährden. Indem Unternehmen allgemeine Einblicke anstelle von Rohdaten teilen, können sie wertvolles Wissen gewinnen und gleichzeitig strengen Datenschutzrichtlinien folgen.
Fazit
Der Aufstieg von Empfehlungssystemen ist unbestreitbar, aber Herausforderungen wie Datensilos und Datenschutzbedenken müssen angegangen werden. FedPDD bietet eine vielversprechende Lösung, indem es effizient Wissen zwischen Plattformen überträgt, ohne die sensiblen Informationen der Nutzer zu gefährden. Mit seinem Fokus auf die Verbesserung der Empfehlungsleistung und den Schutz der Privatsphäre könnte FedPDD den Weg für effektiveres und sicheres kollaboratives Lernen in verschiedenen Bereichen ebnen.
Je weiter wir in die Ära der digitalen Interaktion vordringen, desto wichtiger werden Methoden wie FedPDD, um Systeme zu schaffen, die die Privatsphäre der Nutzer respektieren und gleichzeitig personalisierte Erlebnisse bieten. Indem wir weiterhin innovative Ansätze für Empfehlungssysteme erkunden, können wir besser auf die Bedürfnisse der Nutzer eingehen und die Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Plattformen fördern.
Titel: FedPDD: A Privacy-preserving Double Distillation Framework for Cross-silo Federated Recommendation
Zusammenfassung: Cross-platform recommendation aims to improve recommendation accuracy by gathering heterogeneous features from different platforms. However, such cross-silo collaborations between platforms are restricted by increasingly stringent privacy protection regulations, thus data cannot be aggregated for training. Federated learning (FL) is a practical solution to deal with the data silo problem in recommendation scenarios. Existing cross-silo FL methods transmit model information to collaboratively build a global model by leveraging the data of overlapped users. However, in reality, the number of overlapped users is often very small, thus largely limiting the performance of such approaches. Moreover, transmitting model information during training requires high communication costs and may cause serious privacy leakage. In this paper, we propose a novel privacy-preserving double distillation framework named FedPDD for cross-silo federated recommendation, which efficiently transfers knowledge when overlapped users are limited. Specifically, our double distillation strategy enables local models to learn not only explicit knowledge from the other party but also implicit knowledge from its past predictions. Moreover, to ensure privacy and high efficiency, we employ an offline training scheme to reduce communication needs and privacy leakage risk. In addition, we adopt differential privacy to further protect the transmitted information. The experiments on two real-world recommendation datasets, HetRec-MovieLens and Criteo, demonstrate the effectiveness of FedPDD compared to the state-of-the-art approaches.
Autoren: Sheng Wan, Dashan Gao, Hanlin Gu, Daning Hu
Letzte Aktualisierung: 2024-01-30 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2305.06272
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2305.06272
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
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