論文の概要: Federated Knowledge Graph Unlearning via Diffusion Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.08554v1
- Date: Wed, 13 Mar 2024 14:06:51 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-14 14:11:05.199041
- Title: Federated Knowledge Graph Unlearning via Diffusion Model
- Title（参考訳）: 拡散モデルによるフェデレーション知識グラフの学習
- Authors: Bingchen Liu and Yuanyuan Fang
- Abstract要約: フェデレート・ラーニング(FL)は、人工知能技術の開発と応用を促進する。
本稿では,フェデレートされた知識グラフにおける機械学習に適した新しいフレームワークであるFedDMを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.373752180709173
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) promotes the development and application of
artificial intelligence technologies by enabling model sharing and
collaboration while safeguarding data privacy. Knowledge graph (KG) embedding
representation provides a foundation for knowledge reasoning and applications
by mapping entities and relations into vector space. Federated KG embedding
enables the utilization of knowledge from diverse client sources while
safeguarding the privacy of local data. However, due to demands such as privacy
protection and the need to adapt to dynamic data changes, investigations into
machine unlearning (MU) have been sparked. However, it is challenging to
maintain the performance of KG embedding models while forgetting the influence
of specific forgotten data on the model. In this paper, we propose FedDM, a
novel framework tailored for machine unlearning in federated knowledge graphs.
Leveraging diffusion models, we generate noisy data to sensibly mitigate the
influence of specific knowledge on FL models while preserving the overall
performance concerning the remaining data. We conduct experimental evaluations
on benchmark datasets to assess the efficacy of the proposed model. Extensive
experiments demonstrate that FedDM yields promising results in knowledge
forgetting.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを保護しつつ、モデル共有とコラボレーションを可能にすることによって、人工知能技術の開発と応用を促進する。
知識グラフ(KG)埋め込み表現は、エンティティと関係をベクトル空間にマッピングすることで知識推論と応用の基礎を提供する。
フェデレートされたKG埋め込みは、ローカルデータのプライバシーを保護しながら、多様なクライアントソースからの知識の利用を可能にする。
しかしながら、プライバシ保護や動的データ変更への適応の必要性といった要求により、マシン・アンラーニング(MU)の調査が引き起こされている。
しかし、KG埋め込みモデルの性能を維持することは、特定の忘れられたデータがモデルに与える影響を忘れてはならない。
本稿では,フェデレートされた知識グラフにおける機械学習に適した新しいフレームワークであるFedDMを提案する。
拡散モデルを利用すると、ノイズの多いデータを生成し、FLモデルに対する特定の知識の影響を軽減し、残りのデータに関する全体的な性能を保ちます。
提案モデルの有効性を評価するために,ベンチマークデータセットを用いて実験的な評価を行う。
大規模な実験は、FedDMが知識を忘れる有望な結果をもたらすことを示した。
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