Privacidade em Sistemas de Recomendação: Uma Nova Abordagem
Um esquema pra melhorar a privacidade em sistemas de recomendação sem perder a precisão das sugestões.
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Índice
No mundo digital de hoje, a privacidade virou uma preocupação enorme pra galera. Com muitos serviços online coletando dados pessoais, tá cada vez mais inquietante como essas informações são usadas e protegidas. Sistemas de recomendação, que sugerem itens ou serviços com base nas preferências dos usuários, são essenciais pra várias plataformas online. Mas esses sistemas geralmente precisam acessar informações pessoais sensíveis, tornando-se um alvo pra vazamentos de privacidade. É por isso que achar maneiras de manter os dados dos usuários seguros enquanto ainda oferece recomendações úteis é super importante.
Pra resolver isso, a Privacidade Diferencial apareceu como um método eficaz pra proteger informações sensíveis. Ela permite a análise de dados enquanto garante que os detalhes individuais dos usuários não sejam expostos. Apesar das vantagens, a maioria dos sistemas que usam privacidade diferencial não considera a natureza dinâmica das interações dos usuários. Eles focam em interações estáticas, deixando uma brecha quando se trata de Recomendações Sequenciais-onde os comportamentos dos usuários mudam ao longo do tempo.
O Problema
A maioria dos sistemas de recomendação atuais considera o feedback dos usuários como eventos separados ou não protege efetivamente as características dos usuários. Eles geralmente só protegem feedback explícito, como avaliações, e não abordam os riscos de privacidade relacionados a características pessoais, como demografia. Isso cria vulnerabilidades, pois os atacantes podem inferir informações sensíveis com base nos dados disponíveis.
Pra enfrentar corretamente os desafios de privacidade nos sistemas de recomendação, é vital criar uma estrutura que consiga lidar com a natureza mutável das interações dos usuários e proteger tanto as atividades dos usuários quanto as características sensíveis ao mesmo tempo.
Nossa Abordagem
A gente propõe uma nova estrutura chamada Recomendação Sequencial Privada Diferencialmente usando uma Rede Neural Gráfica Ruidosa, ou DIPSGNN. Essa estrutura foi feita pra superar as limitações dos sistemas existentes, garantindo que tanto as interações dos usuários quanto as características sensíveis sejam bem protegidas num ambiente dinâmico.
Protegendo Características dos Usuários
O primeiro passo da nossa estrutura é adicionar ruído às características dos usuários na fase de entrada. Isso significa que, quando dados pessoais entram no sistema, a gente intencionalmente introduz um pouco de aleatoriedade. Esse ruído impede que alguém consiga identificar com precisão indivíduos com base em suas características pessoais. Usamos um mecanismo fragmentado pra lidar com diferentes tipos de dados, como números e categorias, pra que todos os atributos dos usuários permaneçam privados durante o processo de recomendação.
Criando Grafo de Comportamento dos Usuários
Depois, pra capturar as relações e transições entre os itens com os quais os usuários interagem, transformamos as sequências de comportamento dos usuários em grafos de comportamento. Esses grafos destacam como diferentes itens estão conectados com base nas interações dos usuários. Por exemplo, se um usuário assistiu a um filme e logo em seguida assistiu a um filme relacionado, essa conexão seria representada no grafo.
Protegendo Interações Usando Redes Neurais Gráficas
Depois de construir os grafos de comportamento, colocamos eles numa rede neural gráfica com portões. Esse modelo avançado consegue reconhecer padrões e dependências nas interações dos usuários ao longo do tempo. Pra proteger interações sensíveis, a gente introduz ruído calibrado durante o processo de coleta de informações desses grafos. Esse ruído garante que, mesmo se alguém estiver observando as saídas do sistema, não consiga facilmente inferir as interações específicas de usuários individuais.
A Importância da Nossa Estrutura
A principal contribuição do nosso trabalho é que somos os primeiros a garantir privacidade diferencial pra interações dependentes em recomendações sequenciais. Nosso método equilibra efetivamente privacidade com precisão, permitindo que os usuários recebam sugestões relevantes sem comprometer suas informações pessoais.
Testes Extensos
Pra validar a eficácia da nossa estrutura, realizamos uma série de experimentos usando conjuntos de dados do mundo real. Comparando nossa abordagem com métodos existentes, demonstramos que DIPSGNN supera consistentemente os sistemas tradicionais em fornecer recomendações precisas enquanto mantém fortes garantias de privacidade.
A Estrutura Este Artigo
O artigo tá organizado assim. Primeiro, vamos revisar trabalhos relacionados nas áreas de recomendações sequenciais, sistemas de recomendação privada diferencialmente e redes neurais gráficas que preservam a privacidade. Depois, vamos destacar os componentes principais e detalhes técnicos da estrutura DIPSGNN. Em seguida, apresentaremos a configuração experimental, resultados e análises das nossas descobertas antes de concluir com possíveis direções pra pesquisas futuras.
Trabalhos Relacionados
Recomendação Sequencial
Sistemas de recomendação sequencial focam em sugerir o próximo item com base na ordem das interações anteriores. Métodos antigos usavam modelos simples, como processos de decisão de Markov, que olhavam pra transições entre itens. No entanto, essas técnicas tradicionais muitas vezes falharam em capturar dependências de longo alcance no comportamento do usuário.
Avanços recentes introduziram técnicas de aprendizado profundo, como redes neurais recorrentes (RNNs) e mecanismos de atenção, pra modelar melhor as dependências sequenciais. Redes neurais gráficas também ganharam popularidade, já que podem representar o comportamento dos usuários como grafos, capturando efetivamente as relações entre os itens.
Sistemas de Recomendação Privada Diferencialmente
A privacidade diferencial se tornou um método chave pra proteger dados dos usuários em sistemas de recomendação. Ao adicionar ruído às avaliações ou feedbacks dos usuários, esses sistemas conseguem garantir que informações específicas dos usuários permaneçam ocultas. No entanto, muitas abordagens existentes são limitadas a estratégias tradicionais de recomendação e não acomodam a natureza sequencial das interações.
Redes Neurais Gráficas que Preservam a Privacidade
Dada a utilização de redes neurais gráficas em recomendações sequenciais, é importante considerar os riscos de privacidade associados às características dos nós e estruturas dos grafos. Vários métodos foram propostos pra adicionar ruído e proteger dados sensíveis dentro dos grafos, mas muitos não fornecem garantias de privacidade sólidas ou comprometem a qualidade das recomendações.
Nossa Estrutura: DIPSGNN
DIPSGNN é estruturado de uma maneira que consegue proteger características e interações dos usuários sem sacrificar a qualidade da recomendação.
Protegendo Características dos Usuários
No início do processo, adicionamos ruído às características dos usuários pra garantir que elas permaneçam privadas. Ao perturbar seletivamente as características com base num orçamento de privacidade definido, garantimos que informações dos usuários não possam ser facilmente inferidas por observadores externos. Esse mecanismo consegue lidar tanto com dados numéricos quanto categóricos de forma eficaz.
Construindo Grafos de Comportamento dos Usuários
Convertendo interações dos usuários em grafos direcionados, identificamos relações entre itens com base na atividade do usuário. Analisando esses grafos, conseguimos capturar padrões complexos no comportamento do usuário, permitindo fazer recomendações mais informadas.
Rede Neural Gráfica com Portões pra Proteção de Interações
Na rede neural gráfica com portões, agregamos informações de nós vizinhos enquanto adicionamos ruído calibrado pra garantir a privacidade. Essa etapa é crucial, pois impede que atacantes inferem interações sensíveis a partir da saída do processo de recomendação. Através dessa abordagem inovadora, mantemos a integridade do grafo enquanto protegemos informações sensíveis.
Configuração Experimental
Avaliamos nossa estrutura usando três conjuntos de dados do mundo real: ML-1M, Yelp e Tmall. Cada conjunto inclui várias características categóricas e numéricas dos usuários. Filtramos usuários e itens menos ativos dos conjuntos de dados pra garantir que estávamos trabalhando com interações significativas.
Comparamos o DIPSGNN contra vários sistemas de recomendação não privados e outros métodos que preservam a privacidade pra avaliar sua eficácia. Métricas como Recall e Mean Reciprocal Rank foram usadas pra medir o desempenho dos diferentes métodos.
Resultados e Análise
Nossos resultados experimentais mostraram que o DIPSGNN superou todos os outros métodos testados em termos de precisão enquanto mantinha forte proteção à privacidade. Observamos que o uso de redes neurais gráficas permitiu uma representação muito mais precisa do comportamento do usuário, levando a uma qualidade de recomendação melhorada.
Impacto do Orçamento de Privacidade
Analisamos como diferentes orçamentos de privacidade afetaram o desempenho do sistema. Geralmente, aumentar o orçamento de privacidade levou a uma melhor precisão nas recomendações, já que menos ruído era adicionado às características dos usuários. Isso confirmou que equilibrar preocupações de privacidade com a necessidade de recomendações precisas é possível.
Estudos de Hiperparâmetros
Investigamos também como vários hiperparâmetros impactaram o desempenho do DIPSGNN. Especificamente, analisamos o número de etapas de propagação na rede neural gráfica e as normas de incorporação. Nossas descobertas revelaram que, enquanto adicionar mais camadas pode melhorar o aprendizado, isso pode também levar a retornos decrescentes se muito ruído for introduzido.
Importância das Características dos Usuários
Enfatizamos a necessidade de incorporar características dos usuários no processo de recomendação. Nossas descobertas confirmaram que utilizar informações paralelas junto com interações dos usuários pode melhorar significativamente a precisão das recomendações, demonstrando a importância de uma abordagem abrangente aos dados dos usuários.
Conclusão e Trabalhos Futuros
Com a privacidade se tornando uma questão cada vez mais crítica na era digital, nossa estrutura proposta, DIPSGNN, oferece uma solução robusta pra manter a privacidade dos usuários enquanto entrega recomendações precisas. Ao abordar tanto características sensíveis dos usuários quanto interações, esperamos estabelecer um novo padrão no mundo dos sistemas de recomendação.
Olhando pra frente, estamos animados pra ampliar nossa estrutura e incorporar outras técnicas avançadas, como redes de atenção em grafos, que aumentem ainda mais a qualidade das recomendações enquanto garantem a privacidade dos usuários. Além disso, planejamos explorar formas de integrar preferências de privacidade personalizadas pra permitir que os usuários ajustem seu nível de proteção de dados com base nos seus níveis de conforto individuais.
Com esses esforços, esperamos contribuir pra uma experiência online mais segura e amigável pra todo mundo.
Título: Towards Differential Privacy in Sequential Recommendation: A Noisy Graph Neural Network Approach
Resumo: With increasing frequency of high-profile privacy breaches in various online platforms, users are becoming more concerned about their privacy. And recommender system is the core component of online platforms for providing personalized service, consequently, its privacy preservation has attracted great attention. As the gold standard of privacy protection, differential privacy has been widely adopted to preserve privacy in recommender systems. However, existing differentially private recommender systems only consider static and independent interactions, so they cannot apply to sequential recommendation where behaviors are dynamic and dependent. Meanwhile, little attention has been paid on the privacy risk of sensitive user features, most of them only protect user feedbacks. In this work, we propose a novel DIfferentially Private Sequential recommendation framework with a noisy Graph Neural Network approach (denoted as DIPSGNN) to address these limitations. To the best of our knowledge, we are the first to achieve differential privacy in sequential recommendation with dependent interactions. Specifically, in DIPSGNN, we first leverage piecewise mechanism to protect sensitive user features. Then, we innovatively add calibrated noise into aggregation step of graph neural network based on aggregation perturbation mechanism. And this noisy graph neural network can protect sequentially dependent interactions and capture user preferences simultaneously. Extensive experiments demonstrate the superiority of our method over state-of-the-art differentially private recommender systems in terms of better balance between privacy and accuracy.
Última atualização: 2024-01-29 00:00:00
Idioma: English
Fonte URL: https://arxiv.org/abs/2309.11515
Fonte PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.11515
Licença: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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