論文の概要: Federated Graph Machine Learning: A Survey of Concepts, Techniques, and
Applications
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.11812v1
- Date: Sun, 24 Jul 2022 20:46:23 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-07-26 15:19:24.656114
- Title: Federated Graph Machine Learning: A Survey of Concepts, Techniques, and
Applications
- Title（参考訳）: Federated Graph Machine Learning: 概念,テクニック,応用に関する調査
- Authors: Xingbo Fu, Binchi Zhang, Yushun Dong, Chen Chen, Jundong Li
- Abstract要約: Federated Graph Machine Learning (FGML)は、この課題に取り組むための有望なソリューションである。
FGMLにおける文献の総合的なレビューを行う。
異なるドメインからのFGMLの実際の応用を要約する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 26.13397777812025
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Graph machine learning has gained great attention in both academia and
industry recently. Most of the graph machine learning models, such as Graph
Neural Networks (GNNs), are trained over massive graph data. However, in many
real-world scenarios, such as hospitalization prediction in healthcare systems,
the graph data is usually stored at multiple data owners and cannot be directly
accessed by any other parties due to privacy concerns and regulation
restrictions. Federated Graph Machine Learning (FGML) is a promising solution
to tackle this challenge by training graph machine learning models in a
federated manner. In this survey, we conduct a comprehensive review of the
literature in FGML. Specifically, we first provide a new taxonomy to divide the
existing problems in FGML into two settings, namely, \emph{FL with structured
data} and \emph{structured FL}. Then, we review the mainstream techniques in
each setting and elaborate on how they address the challenges under FGML. In
addition, we summarize the real-world applications of FGML from different
domains and introduce open graph datasets and platforms adopted in FGML.
Finally, we present several limitations in the existing studies with promising
research directions in this field.
- Abstract（参考訳）: グラフ機械学習は最近、学術と産業の両方で大きな注目を集めている。
グラフニューラルネットワーク(GNN)など、ほとんどのグラフ機械学習モデルは、巨大なグラフデータを使ってトレーニングされている。
しかし、医療システムにおける入院予測のような現実のシナリオでは、グラフデータは複数のデータ所有者に格納され、プライバシー上の懸念や規制上の制約のため、他のどの当事者からも直接アクセスできない。
Federated Graph Machine Learning(FGML)は、グラフ機械学習モデルをフェデレートされた方法でトレーニングすることで、この問題に取り組むための有望なソリューションである。
本調査では,FGMLにおける文献の総合的なレビューを行う。
具体的には、まずFGMLの既存の問題を、構造化データ付きemph{FLとemph{structured FL}の2つの設定に分割する新しい分類法を提案する。
次に、各設定における主流技術についてレビューし、FGMLの課題に対する対処方法について詳しく述べる。
さらに、異なるドメインからのFGMLの実際の応用を要約し、FGMLで採用されているオープングラフデータセットとプラットフォームを紹介する。
最後に,本分野での有望な研究方向性を持つ既存研究にいくつかの制限を課す。
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