Fugu-MT 論文翻訳(概要): One Node Per User: Node-Level Federated Learning for Graph Neural Networks

論文の概要: One Node Per User: Node-Level Federated Learning for Graph Neural Networks

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.19513v1
Date: Sun, 29 Sep 2024 02:16:07 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-05 22:47:59.944709
Title: One Node Per User: Node-Level Federated Learning for Graph Neural Networks
Title（参考訳）: ユーザ毎のノード: グラフニューラルネットワークのためのノードレベルフェデレーション学習
Authors: Zhidong Gao, Yuanxiong Guo, Yanmin Gong,
Abstract要約: ノードレベルのフェデレーショングラフ学習のための新しいフレームワークを提案する。特徴ベクトルの潜在表現に基づくグラフラプラシアン項を導入し,ユーザ側モデル更新を制御する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.428431479479646
License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
Abstract: Graph Neural Networks (GNNs) training often necessitates gathering raw user data on a central server, which raises significant privacy concerns. Federated learning emerges as a solution, enabling collaborative model training without users directly sharing their raw data. However, integrating federated learning with GNNs presents unique challenges, especially when a client represents a graph node and holds merely a single feature vector. In this paper, we propose a novel framework for node-level federated graph learning. Specifically, we decouple the message-passing and feature vector transformation processes of the first GNN layer, allowing them to be executed separately on the user devices and the cloud server. Moreover, we introduce a graph Laplacian term based on the feature vector's latent representation to regulate the user-side model updates. The experiment results on multiple datasets show that our approach achieves better performance compared with baselines.
Abstract（参考訳）: グラフニューラルネットワーク(GNN)トレーニングは、しばしば中央サーバに生のユーザデータを収集する必要がある。フェデレーション学習はソリューションとして登場し、ユーザが生データを直接共有することなく、協調的なモデルトレーニングを可能にする。しかし、GNNにフェデレートした学習を統合することは、特にクライアントがグラフノードを表現し、単に単一の特徴ベクトルを保持する場合、ユニークな課題を示す。本稿では,ノードレベルのフェデレーショングラフ学習のための新しいフレームワークを提案する。具体的には、第1のGNN層のメッセージパッシングと特徴ベクトル変換処理を分離し、ユーザデバイスとクラウドサーバ上で個別に実行されるようにする。さらに,特徴ベクトルの潜在表現に基づくグラフラプラシアン項を導入し,ユーザ側モデル更新を制御する。複数のデータセットに対する実験結果から,本手法はベースラインよりも性能がよいことが示された。

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