論文の概要: Inductive Graph Unlearning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.03093v2
• Date: Fri, 7 Apr 2023 05:59:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-10 14:19:03.648387
• Title: Inductive Graph Unlearning
• Title（参考訳）: インダクティブグラフアンラーニング
• Authors: Cheng-Long Wang, Mengdi Huai, Di Wang
• Abstract要約: textitGraphEraserは、グラフが静的で、テストノードの属性とエッジがトレーニング中に見えるような、トランスダクティブグラフ設定用に設計されている。 グラフが動的になり、テストグラフ情報が事前に見えないような帰納的設定には適さない。 本稿では,公平性とバランスのよいグラフ分割,効率的なサブグラフ修復,類似性に基づく集約という,3つのコンポーネントからなるGUIDEを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.051237635521108
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As a way to implement the "right to be forgotten" in machine learning, \textit{machine unlearning} aims to completely remove the contributions and information of the samples to be deleted from a trained model without affecting the contributions of other samples. Recently, many frameworks for machine unlearning have been proposed, and most of them focus on image and text data. To extend machine unlearning to graph data, \textit{GraphEraser} has been proposed. However, a critical issue is that \textit{GraphEraser} is specifically designed for the transductive graph setting, where the graph is static and attributes and edges of test nodes are visible during training. It is unsuitable for the inductive setting, where the graph could be dynamic and the test graph information is invisible in advance. Such inductive capability is essential for production machine learning systems with evolving graphs like social media and transaction networks. To fill this gap, we propose the \underline{{\bf G}}\underline{{\bf U}}ided \underline{{\bf I}}n\underline{{\bf D}}uctiv\underline{{\bf E}} Graph Unlearning framework (GUIDE). GUIDE consists of three components: guided graph partitioning with fairness and balance, efficient subgraph repair, and similarity-based aggregation. Empirically, we evaluate our method on several inductive benchmarks and evolving transaction graphs. Generally speaking, GUIDE can be efficiently implemented on the inductive graph learning tasks for its low graph partition cost, no matter on computation or structure information. The code will be available here: https://github.com/Happy2Git/GUIDE.
• Abstract（参考訳）: 機械学習で"忘れられる権利"を実装する方法として、 \textit{machine unlearning}は、トレーニングされたモデルから削除されるサンプルのコントリビューションと情報を、他のサンプルのコントリビューションに影響を与えることなく完全に削除することを目的としている。 近年,機械学習のための多くのフレームワークが提案されており,そのほとんどは画像とテキストデータに重点を置いている。 機械学習をグラフデータに拡張するために、 \textit{GraphEraser} が提案されている。 しかし、重要な問題は \textit{grapheraser} は、グラフが静的で属性とテストノードのエッジがトレーニング中に見えるトランスダクティブグラフ設定用に特別に設計されていることである。 グラフが動的になり、テストグラフ情報が事前に見えないような帰納的設定には適さない。 このようなインダクティブな能力は、ソーシャルメディアやトランザクションネットワークのような進化するグラフを持つ機械学習システムにとって不可欠である。 このギャップを埋めるために、我々は \underline{{\bf G}}\underline{{\bf U}}ided \underline{{\bf I}}n\underline{{\bf D}}uctiv\underline{{\bf E}} Graph Unlearning framework (GUIDE)を提案する。 GUIDEは3つのコンポーネントから構成される: 公正性とバランスのグラフ分割、効率的なサブグラフ修復、類似性に基づく集約。 実験では,いくつかのインダクティブベンチマークと進化するトランザクショングラフを用いて,提案手法を評価する。 一般に、GUIDEは計算や構造情報に関係なく、低グラフ分割コストでインダクティブグラフ学習タスクに効率的に実装することができる。 コードはここで入手できる。 https://github.com/happy2git/guide。

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