論文の概要: FedGKD: Unleashing the Power of Collaboration in Federated Graph Neural Networks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.09517v1
• Date: Mon, 18 Sep 2023 06:55:14 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-19 14:52:12.124178
• Title: FedGKD: Unleashing the Power of Collaboration in Federated Graph Neural Networks
• Title（参考訳）: FedGKD:フェデレーショングラフニューラルネットワークにおけるコラボレーションのパワーの解放
• Authors: Qiying Pan, Ruofan Wu, Tengfei Liu, Tianyi Zhang, Yifei Zhu, Weiqiang Wang
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)のフェデレーショントレーニングは、データ分離シナリオ下でグラフ関連のタスクを実行する能力によって、近年人気を集めている。 連合型GNNシステムにおけるグラフの不均一性問題は、引き続き課題を提起している。 本稿では,新しいクライアント側グラフデータセット蒸留法を利用した新しいGNNフレームワークであるFedGKDを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.5420021584431
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Federated training of Graph Neural Networks (GNN) has become popular in recent years due to its ability to perform graph-related tasks under data isolation scenarios while preserving data privacy. However, graph heterogeneity issues in federated GNN systems continue to pose challenges. Existing frameworks address the problem by representing local tasks using different statistics and relating them through a simple aggregation mechanism. However, these approaches suffer from limited efficiency from two aspects: low quality of task-relatedness quantification and inefficacy of exploiting the collaboration structure. To address these issues, we propose FedGKD, a novel federated GNN framework that utilizes a novel client-side graph dataset distillation method to extract task features that better describe task-relatedness, and introduces a novel server-side aggregation mechanism that is aware of the global collaboration structure. We conduct extensive experiments on six real-world datasets of different scales, demonstrating our framework's outperformance.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(gnn)のフェデレーショントレーニングは、データプライバシを維持しながら、データ分離シナリオ下でグラフ関連タスクを実行する能力から、近年普及している。 しかし、連合型GNNシステムにおけるグラフの不均一性問題は引き続き課題となっている。 既存のフレームワークは、異なる統計を用いてローカルタスクを表現し、単純な集約メカニズムを通じてそれらを関連付けることで、この問題に対処する。 しかしながら、これらのアプローチは、タスク関連性定量化の低品質と、コラボレーション構造を利用する非効率という2つの側面から、限られた効率性に苦しめられている。 これらの課題に対処するため,FedGKDという新しいクライアント側グラフデータセット蒸留手法を用いてタスク関連性をよりよく記述したタスク特徴を抽出する新しいGNNフレームワークを提案し,グローバルな協調構造を認識したサーバ側集約機構を提案する。 異なるスケールの6つの実世界のデータセットについて広範な実験を行い、フレームワークのアウトパフォーマンスを実証した。

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