論文の概要: Graph Unlearning with Efficient Partial Retraining

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.07353v1
• Date: Tue, 12 Mar 2024 06:22:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-13 22:43:29.997705
• Title: Graph Unlearning with Efficient Partial Retraining
• Title（参考訳）: 効率的な部分リトレーニングによるグラフアンラーニング
• Authors: Jiahao Zhang, Lin Wang, Shijie Wang, Wenqi Fan
• Abstract要約: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションで顕著な成功を収めている。 GNNは、望ましくないグラフデータに基づいてトレーニングされ、パフォーマンスと信頼性を低下させることができる。 学習不能なGNNのモデルユーティリティをよりよく維持するグラフアンラーニングフレームワークであるGraphRevokerを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.433619085748447
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) have achieved remarkable success in various real-world applications. However, GNNs may be trained on undesirable graph data, which can degrade their performance and reliability. To enable trained GNNs to efficiently unlearn unwanted data, a desirable solution is retraining-based graph unlearning, which partitions the training graph into subgraphs and trains sub-models on them, allowing fast unlearning through partial retraining. However, the graph partition process causes information loss in the training graph, resulting in the low model utility of sub-GNN models. In this paper, we propose GraphRevoker, a novel graph unlearning framework that better maintains the model utility of unlearnable GNNs. Specifically, we preserve the graph property with graph property-aware sharding and effectively aggregate the sub-GNN models for prediction with graph contrastive sub-model aggregation. We conduct extensive experiments to demonstrate the superiority of our proposed approach.
• Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)は、様々な現実世界のアプリケーションで大きな成功を収めている。 しかし、GNNは望ましくないグラフデータに基づいて訓練され、パフォーマンスと信頼性を低下させることができる。 トレーニングされたGNNが望ましくないデータを効率的に解けるようにするためには、トレーニンググラフをサブグラフに分割し、サブモデルをトレーニングする、トレーニングベースのグラフアンラーニングが望ましい。 しかし、グラフ分割プロセスはトレーニンググラフに情報損失をもたらし、結果としてサブGNNモデルの低モデルの有用性をもたらす。 本稿では,学習不能なGNNのモデルユーティリティをよりよく維持するグラフアンラーニングフレームワークであるGraphRevokerを提案する。 具体的には,グラフ特性を考慮したシャーディングによりグラフ特性を保存し,グラフコントラストサブモデルアグリゲーションを用いて予測のためのサブgnnモデルを効果的に集約する。 提案手法の優位性を実証するための広範な実験を行う。

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