Towards Efficient Communication and Secure Federated Recommendation System via Low-rank Training
作者: Ngoc-Hieu Nguyen, Tuan-Anh Nguyen, Tuan Nguyen, Vu Tien Hoang, Dung D. Le, Kok-Seng Wong
分类: cs.LG, cs.CR, cs.DC, cs.IR
发布日期: 2024-01-08 (更新: 2024-02-28)
备注: 12 pages, 6 figures, 4 tables
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出低秩训练框架以解决联邦推荐系统的通信与安全问题
🎯 匹配领域: 支柱五：交互与反应 (Interaction & Reaction)
关键词: 联邦推荐系统 低秩训练 通信效率 安全聚合 同态加密
📋 核心要点
- 现有的联邦推荐系统在模型传输中面临高通信成本和计算开销等挑战。
- 本文提出的CoLR框架通过调整轻量级可训练参数来降低通信开销，同时保持大部分参数不变。
- 实验显示，该方法在有效载荷大小上减少了93.75%，推荐性能仅下降约8%，表现出良好的效果。
📝 摘要（中文）
联邦推荐系统（FedRec）作为保护用户数据的解决方案，面临着由于需要在用户设备与中央服务器之间传输神经网络模型而产生的通信成本问题。现有方法常常导致计算开销、模型特异性限制及与安全聚合协议的兼容性问题。为此，本文提出了一种新颖的框架，称为相关低秩结构（CoLR），该框架通过调整轻量级可训练参数并保持大部分参数不变，显著降低了通信开销，同时没有引入额外的计算负担。此外，该框架与安全聚合协议完全兼容，包括同态加密的稳健使用。实验结果表明，该方法在有效载荷大小上减少了高达93.75%，而推荐性能仅下降约8%。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决联邦推荐系统中由于模型传输导致的高通信成本和计算开销问题。现有方法在安全聚合协议下常常面临模型特异性和兼容性问题，限制了其应用。
核心思路：提出的CoLR框架通过调整轻量级可训练参数，保持大部分参数不变，从而显著降低通信开销，避免了额外的计算负担。该设计使得模型在传输时更加高效，同时确保了与安全协议的兼容性。
技术框架：CoLR框架的整体架构包括数据预处理、模型训练和安全聚合三个主要模块。在模型训练阶段，采用低秩结构来优化可训练参数，确保在传输过程中减少数据量。
关键创新：CoLR框架的核心创新在于其低秩训练策略，允许在保持模型性能的同时，显著减少传输的有效载荷。这一方法与传统的全参数更新策略形成鲜明对比，提供了一种新的思路来解决通信成本问题。
关键设计：在设计中，采用了轻量级可训练参数的设置，损失函数的选择也经过精心调整，以确保在降低通信开销的同时，模型性能的损失最小化。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，CoLR框架在有效载荷大小上减少了高达93.75%，而推荐性能仅下降约8%。这一显著的性能提升展示了该方法在降低通信成本和保持推荐质量方面的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括个性化推荐系统、在线广告和社交媒体平台等，能够有效保护用户隐私的同时，提升系统的通信效率。未来，随着数据隐私法规的日益严格，CoLR框架可能成为联邦学习和推荐系统领域的重要技术基础。
📄 摘要（原文）
Federated Recommendation (FedRec) systems have emerged as a solution to safeguard users' data in response to growing regulatory concerns. However, one of the major challenges in these systems lies in the communication costs that arise from the need to transmit neural network models between user devices and a central server. Prior approaches to these challenges often lead to issues such as computational overheads, model specificity constraints, and compatibility issues with secure aggregation protocols. In response, we propose a novel framework, called Correlated Low-rank Structure (CoLR), which leverages the concept of adjusting lightweight trainable parameters while keeping most parameters frozen. Our approach substantially reduces communication overheads without introducing additional computational burdens. Critically, our framework remains fully compatible with secure aggregation protocols, including the robust use of Homomorphic Encryption. The approach resulted in a reduction of up to 93.75% in payload size, with only an approximate 8% decrease in recommendation performance across datasets. Code for reproducing our experiments can be found at https://github.com/NNHieu/CoLR-FedRec.