Fugu-MT 論文翻訳(概要): Scalable and Certifiable Graph Unlearning via Lazy Local Propagation

論文の概要: Scalable and Certifiable Graph Unlearning via Lazy Local Propagation

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.09212v1
Date: Sat, 17 Aug 2024 14:41:02 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-20 21:50:21.934517
Title: Scalable and Certifiable Graph Unlearning via Lazy Local Propagation
Title（参考訳）: Lazy Local Propagationによるスケーラブルで認証可能なグラフアンラーニング
Authors: Lu Yi, Zhewei Wei,
Abstract要約: ScaleGUNは、数十億のエッジグラフにスケールする、最初の認定可能なグラフアンラーニングメカニズムである。実世界のデータセットの実験はScaleGUNの有効性と有効性を示している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 28.482705188786703
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: With the recent adoption of laws supporting the ``right to be forgotten'' and the widespread use of Graph Neural Networks for modeling graph-structured data, graph unlearning has emerged as a crucial research area. Current studies focus on the efficient update of model parameters. However, they often overlook the time-consuming re-computation of graph propagation required for each removal, significantly limiting their scalability on large graphs. In this paper, we present ScaleGUN, the first certifiable graph unlearning mechanism that scales to billion-edge graphs. ScaleGUN employs a lazy local propagation method to facilitate efficient updates of the embedding matrix during data removal. Such lazy local propagation can be proven to ensure certified unlearning under all three graph unlearning scenarios, including node feature, edge, and node unlearning. Extensive experiments on real-world datasets demonstrate the efficiency and efficacy of ScaleGUN. Remarkably, ScaleGUN accomplishes $(\epsilon,\delta)=(1,10^{-4})$ certified unlearning on the billion-edge graph ogbn-papers100M in 20 seconds for a $5K$-random-edge removal request -- of which only 5 seconds are required for updating the embedding matrix -- compared to 1.91 hours for retraining and 1.89 hours for re-propagation. Our code is available online.
Abstract（参考訳）: グラフ構造化データのモデリングにグラフニューラルネットワークが広く使用されるようになったことで、グラフアンラーニングは重要な研究分野となった。最近の研究は、モデルパラメータの効率的な更新に焦点を当てている。しかし、各削除に要するグラフの伝播の計算に要する時間がかかり、大きなグラフのスケーラビリティが著しく制限されるのをしばしば見落としている。本稿では,10億のエッジグラフにスケールする最初の認証済みグラフアンラーニング機構であるScaleGUNを提案する。 ScaleGUNは遅延局所伝搬法を用いて,データ削除時の埋め込み行列の効率的な更新を容易にする。このような遅延ローカルな伝搬は、ノード機能、エッジ、ノードアンラーニングを含む3つのグラフアンラーニングシナリオのすべてにおいて、認証されたアンラーニングを保証するために証明できる。実世界のデータセットに関する大規模な実験は、ScaleGUNの効率性と有効性を示している。注目すべきは、ScaleGUNが$(\epsilon,\delta)=(1,10^{-4})の認定アンラーニングを達成したことだ。私たちのコードはオンラインで利用可能です。

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