論文の概要: Graph Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2103.14991v1
• Date: Sat, 27 Mar 2021 20:38:25 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-03-30 15:29:32.668437
• Title: Graph Unlearning
• Title（参考訳）: グラフ学習
• Authors: Min Chen and Zhikun Zhang and Tianhao Wang and Michael Backes and Mathias Humbert and Yang Zhang
• Abstract要約: グラフデータに適した新しい機械学習手法であるGraphEraserを提案する。 提案手法は2つのグラフ分割アルゴリズムと学習に基づくアグリゲーション法である。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 31.61594070241969
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The right to be forgotten states that a data subject has the right to erase their data from an entity storing it. In the context of machine learning (ML), it requires the ML model provider to remove the data subject's data from the training set used to build the ML model, a process known as \textit{machine unlearning}. While straightforward and legitimate, retraining the ML model from scratch upon receiving unlearning requests incurs high computational overhead when the training set is large. To address this issue, a number of approximate algorithms have been proposed in the domain of image and text data, among which SISA is the state-of-the-art solution. It randomly partitions the training set into multiple shards and trains a constituent model for each shard. However, directly applying SISA to the graph data can severely damage the graph structural information, and thereby the resulting ML model utility. In this paper, we propose GraphEraser, a novel machine unlearning method tailored to graph data. Its contributions include two novel graph partition algorithms, and a learning-based aggregation method. We conduct extensive experiments on five real-world datasets to illustrate the unlearning efficiency and model utility of GraphEraser. We observe that GraphEraser achieves 2.06$\times$ (small dataset) to 35.94$\times$ (large dataset) unlearning time improvement compared to retraining from scratch. On the other hand, GraphEraser achieves up to $62.5\%$ higher F1 score than that of random partitioning. In addition, our proposed learning-based aggregation method achieves up to $112\%$ higher F1 score than that of the majority vote aggregation.
• Abstract（参考訳）: 忘れられる権利は、データ対象がそれを格納しているエンティティからデータを消去する権利を有することを述べる。 機械学習(ML)のコンテキストにおいて、MLモデルプロバイダは、MLモデルを構築するために使用されるトレーニングセットから、データ対象のデータを削除する必要がある。 単純かつ合法ではあるが、未学習の要求を受け取ると、スクラッチからMLモデルをトレーニングすることは、トレーニングセットが大きい場合に高い計算オーバーヘッドを引き起こす。 この問題に対処するために、画像とテキストデータの領域において、SISAが最先端のソリューションである多くの近似アルゴリズムが提案されている。 トレーニングセットを複数のシャードにランダムに分割し、各シャードの構成モデルをトレーニングする。 しかし、グラフデータに直接SISAを適用すると、グラフ構造情報が著しく損なわれ、結果として得られるMLモデルの有用性が損なわれる。 本稿では,グラフデータに適した新しい機械学習手法であるGraphEraserを提案する。 その貢献には、2つの新しいグラフ分割アルゴリズムと学習に基づく集約方法が含まれる。 grapheraserの学習効率とモデルの有用性を説明するため、5つの実世界のデータセットを広範囲に実験した。 grapheraserは、スクラッチから再トレーニングするよりも、2.06$\times$ (small dataset)から35.94$\times$ (large dataset)アンラーニング時間の改善を達成している。 一方、GraphEraserはランダムパーティショニングよりも最大62.5\%高いF1スコアを達成する。 さらに,本提案手法は,多数決の集計結果よりも最大112\%のF1スコアを達成する。

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