論文の概要: Towards Effective and General Graph Unlearning via Mutual Evolution

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11760v1
• Date: Mon, 22 Jan 2024 08:45:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-23 14:46:59.411693
• Title: Towards Effective and General Graph Unlearning via Mutual Evolution
• Title（参考訳）: 相互進化による効率的・一般グラフ学習に向けて
• Authors: Xunkai Li, Yulin Zhao, Zhengyu Wu, Wentao Zhang, Rong-Hua Li, Guoren Wang
• Abstract要約: グラフアンラーニングの予測能力と未学習能力を同時に進化させる新しい相互進化パラダイムであるMEGUを提案する。 9つのグラフベンチマークデータセットの実験では、MEGUは2.7%、2.5%、および3.2%の平均的なパフォーマンス改善を達成した。 MEGUは、GNNをゼロから再訓練するのと比較して、それぞれ平均159.8xと9.6xの時間と空間のオーバーヘッドを減少させる、十分な訓練効率を示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.11777886421429
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: With the rapid advancement of AI applications, the growing needs for data privacy and model robustness have highlighted the importance of machine unlearning, especially in thriving graph-based scenarios. However, most existing graph unlearning strategies primarily rely on well-designed architectures or manual process, rendering them less user-friendly and posing challenges in terms of deployment efficiency. Furthermore, striking a balance between unlearning performance and framework generalization is also a pivotal concern. To address the above issues, we propose \underline{\textbf{M}}utual \underline{\textbf{E}}volution \underline{\textbf{G}}raph \underline{\textbf{U}}nlearning (MEGU), a new mutual evolution paradigm that simultaneously evolves the predictive and unlearning capacities of graph unlearning. By incorporating aforementioned two components, MEGU ensures complementary optimization in a unified training framework that aligns with the prediction and unlearning requirements. Extensive experiments on 9 graph benchmark datasets demonstrate the superior performance of MEGU in addressing unlearning requirements at the feature, node, and edge levels. Specifically, MEGU achieves average performance improvements of 2.7\%, 2.5\%, and 3.2\% across these three levels of unlearning tasks when compared to state-of-the-art baselines. Furthermore, MEGU exhibits satisfactory training efficiency, reducing time and space overhead by an average of 159.8x and 9.6x, respectively, in comparison to retraining GNN from scratch.
• Abstract（参考訳）: AIアプリケーションの急速な進歩により、データプライバシとモデルロバストネスの必要性の高まりは、特にグラフベースのシナリオが繁栄する中で、機械学習の重要性を強調している。 しかしながら、既存のグラフアンラーニング戦略の多くは、よく設計されたアーキテクチャや手動プロセスに依存しており、ユーザフレンドリーさを低下させ、デプロイ効率の面で課題を提起している。 さらに、学習しないパフォーマンスとフレームワークの一般化のバランスを取ることも重要な懸念である。 上記の問題に対処するため,グラフアンラーニングの予測能力と未学習能力を同時に進化させる新たな相互進化パラダイムである,Shaunderline{\textbf{M}}utual \underline{\textbf{E}}volution \underline{\textbf{G}}raph \underline{\textbf{U}}nlearning (MEGU)を提案する。 上記の2つのコンポーネントを組み込むことで、meguは予測と学習の要件に合致した統一トレーニングフレームワークで補完的な最適化を実現する。 9つのグラフベンチマークデータセットに対する大規模な実験は、機能、ノード、エッジレベルの未学習要件に対処する上で、MEGUの優れたパフォーマンスを示している。 特にMEGUは、最先端のベースラインと比較して、これらの3つのレベルの未学習タスクの平均パフォーマンス改善を2.7\%、2.5\%、および3.2\%で達成している。 さらに、MEGUは、GNNをゼロから再訓練するのと比較して、それぞれ平均159.8xと9.6xの時間と空間のオーバーヘッドを減少させる、十分な訓練効率を示す。

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