論文の概要: Federated Learning with Limited Node Labels

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12435v1
• Date: Tue, 18 Jun 2024 09:30:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-19 19:37:07.981213
• Title: Federated Learning with Limited Node Labels
• Title（参考訳）: 限定ノードラベルによるフェデレーション学習
• Authors: Bisheng Tang, Xiaojun Chen, Shaopu Wang, Yuexin Xuan, Zhendong Zhao,
• Abstract要約: サブグラフ・フェデレーション・ラーニング(Subgraph Federated Learning, SFL)は, 研究手法として注目されている。 我々は,クロスサブグラフノード表現の学習を目的とした,FedMpaという新しいSFLフレームワークを提案する。 6つのグラフデータセットに対する実験により,FedMpaはノード分類において極めて有効であることが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.738399857803053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Subgraph federated learning (SFL) is a research methodology that has gained significant attention for its potential to handle distributed graph-structured data. In SFL, the local model comprises graph neural networks (GNNs) with a partial graph structure. However, some SFL models have overlooked the significance of missing cross-subgraph edges, which can lead to local GNNs being unable to message-pass global representations to other parties' GNNs. Moreover, existing SFL models require substantial labeled data, which limits their practical applications. To overcome these limitations, we present a novel SFL framework called FedMpa that aims to learn cross-subgraph node representations. FedMpa first trains a multilayer perceptron (MLP) model using a small amount of data and then propagates the federated feature to the local structures. To further improve the embedding representation of nodes with local subgraphs, we introduce the FedMpae method, which reconstructs the local graph structure with an innovation view that applies pooling operation to form super-nodes. Our extensive experiments on six graph datasets demonstrate that FedMpa is highly effective in node classification. Furthermore, our ablation experiments verify the effectiveness of FedMpa.
• Abstract（参考訳）: サブグラフフェデレートラーニング(Subgraph Federated Learning, SFL)は、分散グラフ構造化データを扱う可能性に大きな注目を集めた研究手法である。 SFLでは、局所モデルは部分グラフ構造を持つグラフニューラルネットワーク(GNN)から構成される。 しかしながら、一部のSFLモデルはクロスサブグラフエッジの欠如の重要性を見落としているため、ローカルなGNNが他のパーティのGNNにグローバル表現をメッセージパスできない可能性がある。 さらに、既存のSFLモデルは実質的なラベル付きデータを必要とするため、実用的応用は制限される。 これらの制限を克服するため、我々はFedMpaと呼ばれる新しいSFLフレームワークを提案し、これはクロスサブグラフノード表現を学習することを目的としている。 FedMpaはまず、少量のデータを使用して多層パーセプトロン(MLP)モデルを訓練し、その後、そのフェデレーションされた特徴を局所構造に伝達する。 局所グラフを用いたノードの埋め込み表現をさらに改善するため,局所グラフ構造を再構築するFedMpae法を導入する。 6つのグラフデータセットに関する広範な実験により、FedMpaはノード分類において非常に効果的であることが示された。 さらに,このアブレーション実験により,FedMpaの有効性が検証された。

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