論文の概要: FedGL: Federated Graph Learning Framework with Global Self-Supervision
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2105.03170v1
- Date: Fri, 7 May 2021 11:27:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2021-05-10 12:27:30.057504
- Title: FedGL: Federated Graph Learning Framework with Global Self-Supervision
- Title（参考訳）: FedGL: グローバルな自己スーパービジョンを備えたフェデレーショングラフ学習フレームワーク
- Authors: Chuan Chen, Weibo Hu, Ziyue Xu, Zibin Zheng
- Abstract要約: FedGLは、データプライバシを保護しながら、高品質なグローバルグラフモデルを取得することができる。
グローバルなセルフスーパービジョンにより、各クライアントの情報がプライバシー保護の方法で流れて共有できます。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.124339267195822
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph data are ubiquitous in the real world. Graph learning (GL) tries to
mine and analyze graph data so that valuable information can be discovered.
Existing GL methods are designed for centralized scenarios. However, in
practical scenarios, graph data are usually distributed in different
organizations, i.e., the curse of isolated data islands. To address this
problem, we incorporate federated learning into GL and propose a general
Federated Graph Learning framework FedGL, which is capable of obtaining a
high-quality global graph model while protecting data privacy by discovering
the global self-supervision information during the federated training.
Concretely, we propose to upload the prediction results and node embeddings to
the server for discovering the global pseudo label and global pseudo graph,
which are distributed to each client to enrich the training labels and
complement the graph structure respectively, thereby improving the quality of
each local model. Moreover, the global self-supervision enables the information
of each client to flow and share in a privacy-preserving manner, thus
alleviating the heterogeneity and utilizing the complementarity of graph data
among different clients. Finally, experimental results show that FedGL
significantly outperforms baselines on four widely used graph datasets.
- Abstract（参考訳）: グラフデータは現実世界ではどこにでもある。
グラフ学習(gl)は、貴重な情報を発見できるようにグラフデータのマイニングと分析を試みます。
既存のGLメソッドは集中型シナリオ用に設計されている。
しかし、実際のシナリオでは、グラフデータは、通常、異なる組織、すなわち分離されたデータアイランドの呪いに分散される。
この問題を解決するために,glにフェデレート学習を取り入れ,フェデレーショントレーニング中にグローバル自己スーパービジョン情報を発見し,データプライバシを保護しつつ,高品質なグローバルグラフモデルを得ることができる汎用フェデレーショングラフ学習フレームワークfeedglを提案する。
具体的には,予測結果とノード埋め込み結果をサーバにアップロードして,各クライアントに分散してトレーニングラベルを充実させ,グラフ構造を補完するグローバル擬似ラベルとグローバル擬似グラフを発見し,各ローカルモデルの品質を向上させることを提案する。
さらに、グローバルなセルフスーパービジョンにより、各クライアントの情報がプライバシ保護方式で流れ共有され、不均一性を緩和し、異なるクライアント間のグラフデータの相補性を利用することができる。
最後に、実験結果から、FedGLは4つの広く使用されているグラフデータセットのベースラインを大幅に上回ることが示された。
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