論文の概要: Decoupled Subgraph Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.19163v2
• Date: Thu, 20 Jun 2024 08:18:17 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-22 04:59:27.312296
• Title: Decoupled Subgraph Federated Learning
• Title（参考訳）: Decoupled Subgraph Federated Learning
• Authors: Javad Aliakbari, Johan Östman, Alexandre Graell i Amat,
• Abstract要約: 複数のクライアントに分散したグラフ構造化データに対するフェデレーション学習の課題に対処する。 我々は、このシナリオのための新しいフレームワーク、FedStructを紹介します。 半教師付きノード分類のための6つのデータセットを用いて実験結果を用いてFedStructの有効性を検証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.588938805581044
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We address the challenge of federated learning on graph-structured data distributed across multiple clients. Specifically, we focus on the prevalent scenario of interconnected subgraphs, where interconnections between different clients play a critical role. We present a novel framework for this scenario, named FedStruct, that harnesses deep structural dependencies. To uphold privacy, unlike existing methods, FedStruct eliminates the necessity of sharing or generating sensitive node features or embeddings among clients. Instead, it leverages explicit global graph structure information to capture inter-node dependencies. We validate the effectiveness of FedStruct through experimental results conducted on six datasets for semi-supervised node classification, showcasing performance close to the centralized approach across various scenarios, including different data partitioning methods, varying levels of label availability, and number of clients.
• Abstract（参考訳）: 複数のクライアントに分散したグラフ構造化データに対するフェデレーション学習の課題に対処する。 具体的には、異なるクライアント間の相互接続が重要な役割を果たす相互接続サブグラフの一般的なシナリオに焦点を当てる。 我々は、このシナリオのための新しいフレームワーク、FedStructを紹介します。 プライバシを維持するために、既存の方法とは異なり、FedStructは機密性の高いノード機能やクライアント間の埋め込みを共有する必要をなくしている。 代わりに、ノード間の依存関係をキャプチャするために、明示的なグローバルグラフ構造情報を活用する。 半教師付きノード分類のための6つのデータセットで実施した実験結果により、FedStructの有効性を検証し、異なるデータ分割方法、ラベルの可用性の異なるレベル、クライアント数など、様々なシナリオにおいて集中的なアプローチに近い性能を示す。

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