論文の概要: Dynamic Graph Unlearning: A General and Efficient Post-Processing Method via Gradient Transformation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14407v2
• Date: Mon, 03 Feb 2025 00:55:19 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-04 16:04:29.494293
• Title: Dynamic Graph Unlearning: A General and Efficient Post-Processing Method via Gradient Transformation
• Title（参考訳）: 動的グラフアンラーニング:グラディエント変換による汎用的で効率的な後処理法
• Authors: He Zhang, Bang Wu, Xiangwen Yang, Xingliang Yuan, Xiaoning Liu, Xun Yi,
• Abstract要約: 動的グラフアンラーニングを初めて研究し、DGNNアンラーニングを実装するための効率的で効率的で汎用的で後処理手法を提案する。 提案手法は,将来的な未学習要求を処理できる可能性があり,性能が大幅に向上する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.20087360102464
• License:
• Abstract: Dynamic graph neural networks (DGNNs) have emerged and been widely deployed in various web applications (e.g., Reddit) to serve users (e.g., personalized content delivery) due to their remarkable ability to learn from complex and dynamic user interaction data. Despite benefiting from high-quality services, users have raised privacy concerns, such as misuse of personal data (e.g., dynamic user-user/item interaction) for model training, requiring DGNNs to ``forget'' their data to meet AI governance laws (e.g., the ``right to be forgotten'' in GDPR). However, current static graph unlearning studies cannot \textit{unlearn dynamic graph elements} and exhibit limitations such as the model-specific design or reliance on pre-processing, which disenable their practicability in dynamic graph unlearning. To this end, we study the dynamic graph unlearning for the first time and propose an effective, efficient, general, and post-processing method to implement DGNN unlearning. Specifically, we first formulate dynamic graph unlearning in the context of continuous-time dynamic graphs, and then propose a method called Gradient Transformation that directly maps the unlearning request to the desired parameter update. Comprehensive evaluations on six real-world datasets and state-of-the-art DGNN backbones demonstrate its effectiveness (e.g., limited drop or obvious improvement in utility) and efficiency (e.g., 7.23$\times$ speed-up) advantages. Additionally, our method has the potential to handle future unlearning requests with significant performance gains (e.g., 32.59$\times$ speed-up).
• Abstract（参考訳）: 動的グラフニューラルネットワーク(DGNN)は、複雑で動的なユーザインタラクションデータから学習できることから、ユーザ(パーソナライズされたコンテンツ配信など)にサービスを提供するために、さまざまなWebアプリケーション(Redditなど)に広くデプロイされている。 高品質なサービスの恩恵にもかかわらず、ユーザーは、モデルのトレーニングに個人データ(例えば、動的ユーザ/イテムインタラクション)を誤用することや、DGNNがAIガバナンス規則(例えば、GDPRの‘忘れられる権利’)を満たすために、自身のデータを‘忘れる’ことといった、プライバシー上の懸念を提起している。 しかし、現在の静的グラフアンラーニング研究では、textit{unlearn dynamic graph element} を定義できず、モデル固有の設計や事前処理への依存といった制限を示さないため、動的グラフアンラーニングにおいてその実践性を損なうことができる。 そこで本研究では,動的グラフアンラーニングを初めて研究し,DGNNアンラーニングを実装するための効率的で効率的で汎用的で後処理手法を提案する。 具体的には、連続時間動的グラフの文脈で動的グラフアンラーニングを定式化し、次に、未学習要求を所望のパラメータ更新に直接マッピングするグラディエント変換法を提案する。 6つの実世界のデータセットと最先端のDGNNバックボーンに関する総合的な評価は、その有効性(例:限られたドロップ、ユーティリティの明らかな改善)と効率性(例:7.23$\times$ Speed-up)の利点を示している。 さらに,本手法では,将来的な未学習要求に対して,性能が大幅に向上する可能性がある(例えば,32.59$\times$ Speed-up)。

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