論文の概要: GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classification on Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2012.04187v1
• Date: Tue, 8 Dec 2020 03:13:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-05-16 21:46:07.081951
• Title: GraphFL: A Federated Learning Framework for Semi-Supervised Node Classification on Graphs
• Title（参考訳）: GraphFL: グラフ上の半スーパービジョンノード分類のためのフェデレートラーニングフレームワーク
• Authors: Binghui Wang, Ang Li, Hai Li, Yiran Chen
• Abstract要約: グラフ上の半教師付きノード分類のための最初のFLフレームワークであるGraphFLを提案する。 本稿では,グラフデータの非IID問題に対処する2つのGraphFL法を提案し,そのタスクを新しいラベルドメインで処理する。 代表グラフニューラルネットワークをGraphSSC法として採用し,複数のグラフデータセット上でGraphFLを評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.13100386338979
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph-based semi-supervised node classification (GraphSSC) has wide applications, ranging from networking and security to data mining and machine learning, etc. However, existing centralized GraphSSC methods are impractical to solve many real-world graph-based problems, as collecting the entire graph and labeling a reasonable number of labels is time-consuming and costly, and data privacy may be also violated. Federated learning (FL) is an emerging learning paradigm that enables collaborative learning among multiple clients, which can mitigate the issue of label scarcity and protect data privacy as well. Therefore, performing GraphSSC under the FL setting is a promising solution to solve real-world graph-based problems. However, existing FL methods 1) perform poorly when data across clients are non-IID, 2) cannot handle data with new label domains, and 3) cannot leverage unlabeled data, while all these issues naturally happen in real-world graph-based problems. To address the above issues, we propose the first FL framework, namely GraphFL, for semi-supervised node classification on graphs. Our framework is motivated by meta-learning methods. Specifically, we propose two GraphFL methods to respectively address the non-IID issue in graph data and handle the tasks with new label domains. Furthermore, we design a self-training method to leverage unlabeled graph data. We adopt representative graph neural networks as GraphSSC methods and evaluate GraphFL on multiple graph datasets. Experimental results demonstrate that GraphFL significantly outperforms the compared FL baseline and GraphFL with self-training can obtain better performance.
• Abstract（参考訳）: グラフベースの半教師付きノード分類(GraphSSC)には、ネットワークやセキュリティ、データマイニング、マシンラーニングなど、幅広いアプリケーションがある。 しかし、グラフ全体を収集し、適切な数のラベルをラベル付けすることは時間と費用がかかり、データのプライバシも侵害されるため、既存の集中型GraphSSCメソッドは現実的な多くのグラフベースの問題を解決するには実用的ではない。 フェデレーション学習(federated learning, fl)は、複数のクライアント間の協調学習を可能にする、新たな学習パラダイムである。 したがって、FL設定下でGraphSSCを実行することは、現実のグラフベースの問題を解決するための有望な解決策である。 しかし、既存のFLメソッドは、クライアント間でデータがIIDではない場合、2)新しいラベルドメインでデータを処理できない場合、3)ラベルのないデータを利用できない場合、そして、これらの問題は、実世界のグラフベースの問題で自然に発生する。 上記の問題に対処するために、グラフ上の半教師付きノード分類のための最初のFLフレームワーク、すなわちGraphFLを提案する。 我々のフレームワークはメタ学習によって動機付けられている。 具体的には、グラフデータの非IID問題にそれぞれ対処し、新しいラベルドメインでタスクを処理するための2つのGraphFL手法を提案する。 さらに,ラベルのないグラフデータを活用する自己学習手法を設計する。 代表グラフニューラルネットワークをGraphSSC法として採用し,複数のグラフデータセット上でGraphFLを評価する。 実験の結果,GraphFLは比較したFLベースラインよりも有意に優れており,GraphFLは自己学習により性能が向上することが示された。

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