Mitigando Impactos de Distribuições Não-IID em Aprendizagem Federada para Sistemas de Recomendação - Negrão, Arthur; Rocha, Guilherme C. R. e; dos Santos, Lucas G.; Malaquias, Pedro I. de S.; Pedrosa, Rodrigo; Fortes, Reinaldo; Silva, Pedro (Anais do Simpósio Brasileiro de Banco de Dados (SBBD); 2025: Anais do XL Simpósio Brasileiro de Bancos de DadosDO - 10.5753/sbbd.2025.247258, 2025)
Este trabalho investiga o impacto de distribuições de dados não-Independente e Identicamente Distribuída (não-IID) no desempenho de Sistemas de Recomendação (SR) de filmes utilizando Aprendizagem Federada, em inglês Federated Learning (FL). Através da colaboração entre partes, o FL permite a distribuição do custo computacional e amplia a diversidade de dados disponíveis para o processo de treinamento, favorecendo a construção de SRs com boa capacidade de generalização. Neste contexto, e com o objetivo de analisar a eficácia da estratégia de compartilhamento parcial de dados, conduziram-se experimentos em quatro cenários utilizando o dataset MovieLens1M: (C1) dados IID; (C2) dados não-IID sem compartilhamento; (C3) dados não-IID com 1% de compartilhamento; e (C4) dados não-IID com 5% de compartilhamento. Dois paradigmas federados foram utilizados: Cross-Silo e Cross-Device. Resultados experimentais indicam que o compartilhamento parcial de dados é uma abordagem promissora para mitigar os efeitos adversos de distribuições não-IID em Aprendizagem Federada, incorrendo em aumentos de aproximadamente 9,5% para NDCG e quedas de 0,046 no MAE, por exemplo. Assim sendo, equilibra-se desempenho preditivo, privacidade e custo computacional.