Aprendizado Federado Incremental e Sensível ao Risco para Modelos de Ranqueamento em Cenários com Distribuições Heterogêneas de Dados - Rabbi, Gestefane; França, Celso; Sousa, Daniel Xavier de; Rosa, Thierson Couto; Almeida, Jussara M.; Gonçalves, Marcos André (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de Dados, 2025)
Este trabalho propõe uma nova estratégia de Aprendizado Federado para Ranqueamento (FL2R) em cenários com dados não independentes e não identicamente distribuídos (não-IID) entre clientes. Apresentamos o FedRisk, um método de agregação sensível ao risco que pondera as contribuições dos clientes conforme sua confiabilidade, aliado a um mecanismo de reutilização de parâmetros do modelo global anterior, para mitigar os efeitos da heterogeneidade dos dados. Experimentos com o conjunto MSLR-WEB10K mostram que o FedRisk supera o FedProx — baseline mais robusto — ao reduzir a diferença de desempenho entre modelos federados e centralizados. O FedRisk alcançou uma melhoria de 15.6% no nDCG@5 em relação ao FedProx e reduziu substancialmente a variância, aumentando a estabilidade entre rodadas. Além disso, para métricas como nDCG@10, o FedRisk igualou o desempenho do modelo centralizado — feito inédito entre os métodos comparados, sobretudo em um cenário federado não-IID.