論文の概要: Cooperative Network Learning for Large-Scale and Decentralized Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.02117v2
• Date: Tue, 7 Nov 2023 08:50:24 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-08 12:21:56.353832
• Title: Cooperative Network Learning for Large-Scale and Decentralized Graphs
• Title（参考訳）: 大規模分散グラフのための協調ネットワーク学習
• Authors: Qiang Wu, Yiming Huang, Yujie Zeng, Yijie Teng, Fang Zhou, Linyuan L\"u
• Abstract要約: 協調ネットワーク学習(CNL)フレームワークを導入し,グラフタスクに対するセキュアなグラフ計算を実現する。 CNLは、GNNコンピューティングのローカルおよびグローバルな視点と、エージェンシーのための分散データを統合する。 このフレームワークは、グラフ関連の研究におけるプライバシー問題に対処し、分散化されたグラフデータ構造を統合することを願っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.628975821850447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph research, the systematic study of interconnected data points represented as graphs, plays a vital role in capturing intricate relationships within networked systems. However, in the real world, as graphs scale up, concerns about data security among different data-owning agencies arise, hindering information sharing and, ultimately, the utilization of graph data. Therefore, establishing a mutual trust mechanism among graph agencies is crucial for unlocking the full potential of graphs. Here, we introduce a Cooperative Network Learning (CNL) framework to ensure secure graph computing for various graph tasks. Essentially, this CNL framework unifies the local and global perspectives of GNN computing with distributed data for an agency by virtually connecting all participating agencies as a global graph without a fixed central coordinator. Inter-agency computing is protected by various technologies inherent in our framework, including homomorphic encryption and secure transmission. Moreover, each agency has a fair right to design or employ various graph learning models from its local or global perspective. Thus, CNL can collaboratively train GNN models based on decentralized graphs inferred from local and global graphs. Experiments on contagion dynamics prediction and traditional graph tasks (i.e., node classification and link prediction) demonstrate that our CNL architecture outperforms state-of-the-art GNNs developed at individual sites, revealing that CNL can provide a reliable, fair, secure, privacy-preserving, and global perspective to build effective and personalized models for network applications. We hope this framework will address privacy concerns in graph-related research and integrate decentralized graph data structures to benefit the network research community in cooperation and innovation.
• Abstract（参考訳）: グラフ研究(グラフとして表される相互接続されたデータポイントの体系的研究)は、ネットワークシステム内の複雑な関係を捉える上で重要な役割を果たす。 しかし、グラフのスケールアップに伴って、異なるデータ所有機関間のデータセキュリティに関する懸念が生まれ、情報共有が妨げられ、最終的にはグラフデータの利用が妨げられる。 したがって,グラフ機関間の相互信頼機構の確立は,グラフの潜在能力を最大限に活用するために重要である。 本稿では,協調ネットワーク学習(CNL)フレームワークを導入し,グラフタスクに対するセキュアなグラフ計算を実現する。 基本的に、このcnlフレームワークは、gnnコンピューティングのローカルおよびグローバルな観点と、すべての参加機関を固定された中央コーディネータなしでグローバルグラフとして仮想接続することにより、機関のための分散データを統合する。 緊急間コンピューティングは、同型暗号化やセキュアトランスミッションなど、我々のフレームワークに固有の様々な技術によって保護されている。 さらに、各機関は、現地またはグローバルの観点から様々なグラフ学習モデルを設計または採用する公正な権利を有する。 これにより、CNLは局所グラフとグローバルグラフから推定される分散グラフに基づいてGNNモデルを協調的に訓練することができる。 感染動態予測と従来のグラフタスク(ノード分類とリンク予測)の実験は、我々のCNLアーキテクチャが個々のサイトで開発された最先端のGNNよりも優れており、ネットワークアプリケーションのための効果的でパーソナライズされたモデルを構築するために信頼性があり、公正で、セキュアで、プライバシ保護され、グローバルな視点を提供できることを示した。 このフレームワークがグラフ関連研究におけるプライバシの懸念に対処し、分散グラフデータ構造を統合することで、ネットワーク研究コミュニティの協力とイノベーションの恩恵を受けることを願っています。

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