論文の概要: Learning Federated Neural Graph Databases for Answering Complex Queries from Distributed Knowledge Graphs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.14609v4
• Date: Tue, 08 Jul 2025 03:35:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-09 16:34:36.329001
• Title: Learning Federated Neural Graph Databases for Answering Complex Queries from Distributed Knowledge Graphs
• Title（参考訳）: 分散知識グラフから複雑なクエリを答えるためのフェデレーションニューラルネットワークデータベースの学習
• Authors: Qi Hu, Weifeng Jiang, Haoran Li, Zihao Wang, Jiaxin Bai, Qianren Mao, Yangqiu Song, Lixin Fan, Jianxin Li,
• Abstract要約: 我々は、マルチソースグラフデータに対するプライバシ保護推論を促進する先駆的な体系的フレームワークであるFederated Neural Graph DataBase(FedNGDB)を学習することを提案する。 FedNGDBは、フェデレートされた学習を活用して、複数のソースにわたるグラフ表現を協調的に学習し、エンティティ間の関係を強化し、グラフデータの全体的な品質を改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.03085605769093
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The increasing demand for deep learning-based foundation models has highlighted the importance of efficient data retrieval mechanisms. Neural graph databases (NGDBs) offer a compelling solution, leveraging neural spaces to store and query graph-structured data, thereby enabling LLMs to access precise and contextually relevant information. However, current NGDBs are constrained to single-graph operation, limiting their capacity to reason across multiple, distributed graphs. Furthermore, the lack of support for multi-source graph data in existing NGDBs hinders their ability to capture the complexity and diversity of real-world data. In many applications, data is distributed across multiple sources, and the ability to reason across these sources is crucial for making informed decisions. This limitation is particularly problematic when dealing with sensitive graph data, as directly sharing and aggregating such data poses significant privacy risks. As a result, many applications that rely on NGDBs are forced to choose between compromising data privacy or sacrificing the ability to reason across multiple graphs. To address these limitations, we propose to learn Federated Neural Graph DataBase (FedNGDB), a pioneering systematic framework that empowers privacy-preserving reasoning over multi-source graph data. FedNGDB leverages federated learning to collaboratively learn graph representations across multiple sources, enriching relationships between entities, and improving the overall quality of graph data.
• Abstract（参考訳）: 深層学習に基づく基礎モデルに対する需要の高まりは、効率的なデータ検索メカニズムの重要性を強調している。 ニューラルネットワークデータベース(NGDB)は、グラフ構造化データの保存とクエリにニューラルネットワークを活用する、魅力的なソリューションを提供する。 しかし、現在のNGDBはシングルグラフ操作に制限されており、複数の分散グラフをまたがる推論能力に制限がある。 さらに、既存のNGDBにおけるマルチソースグラフデータのサポートの欠如は、実世界のデータの複雑さと多様性を捉える能力を妨げている。 多くのアプリケーションでは、データは複数のソースに分散しており、これらのソースにまたがる推論能力は、情報的な意思決定に不可欠である。 この制限は、機密性の高いグラフデータを扱う際に特に問題となる。 その結果、NGDBに依存する多くのアプリケーションは、データのプライバシを妥協するか、複数のグラフをまたいで推論する能力を犠牲にするかを選択せざるを得なくなった。 これらの制限に対処するために、我々は、マルチソースグラフデータに対するプライバシー保護推論を促進する先駆的な体系的フレームワークであるFederated Neural Graph DataBase (FedNGDB) を学ぶことを提案する。 FedNGDBは、フェデレートされた学習を活用して、複数のソースにわたるグラフ表現を協調的に学習し、エンティティ間の関係を強化し、グラフデータの全体的な品質を改善する。

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