論文の概要: Federated Temporal Graph Clustering

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12343v1
• Date: Wed, 16 Oct 2024 08:04:57 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:40:50.866312
• Title: Federated Temporal Graph Clustering
• Title（参考訳）: Federated Temporal Graph Clustering
• Authors: Yang Liu, Zihao Zhou, Xianghong Xu, Qian Li,
• Abstract要約: 時間グラフクラスタリングは、時間とともに関係や実体が変化する動的なグラフにおいて意味のある構造を発見する複雑なタスクである。 既存の方法は一般的に集中的なデータ収集を必要とし、これはプライバシーと通信上の重大な課題を引き起こす。 複数のクライアントをまたいだグラフニューラルネットワーク(GNN)の分散トレーニングを可能にする新しいフェデレーション時間グラフクラスタリングフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.779760673367663
• License:
• Abstract: Temporal graph clustering is a complex task that involves discovering meaningful structures in dynamic graphs where relationships and entities change over time. Existing methods typically require centralized data collection, which poses significant privacy and communication challenges. In this work, we introduce a novel Federated Temporal Graph Clustering (FTGC) framework that enables decentralized training of graph neural networks (GNNs) across multiple clients, ensuring data privacy throughout the process. Our approach incorporates a temporal aggregation mechanism to effectively capture the evolution of graph structures over time and a federated optimization strategy to collaboratively learn high-quality clustering representations. By preserving data privacy and reducing communication overhead, our framework achieves competitive performance on temporal graph datasets, making it a promising solution for privacy-sensitive, real-world applications involving dynamic data.
• Abstract（参考訳）: 時間グラフクラスタリングは、時間とともに関係や実体が変化する動的なグラフにおいて意味のある構造を発見する複雑なタスクである。 既存の方法は一般的に集中的なデータ収集を必要とし、これはプライバシーと通信上の重大な課題を引き起こす。 本研究では,複数のクライアントにまたがるグラフニューラルネットワーク(GNN)の分散トレーニングを可能にする,FTGC(Federated Temporal Graph Clustering)フレームワークを提案する。 提案手法では,時間とともにグラフ構造の進化を効果的に捉えるための時間的集約機構と,高品質なクラスタリング表現を協調的に学習するフェデレーション最適化戦略を取り入れた。 データプライバシの保護と通信オーバーヘッドの低減により、当社のフレームワークは、時間グラフデータセット上での競合的なパフォーマンスを実現し、動的データを含む、プライバシに敏感な実世界のアプリケーションに対して有望なソリューションとなる。

関連論文リスト

• Self-Supervised Contrastive Graph Clustering Network via Structural Information Fusion [15.293684479404092]
  CGCNと呼ばれる新しいディープグラフクラスタリング手法を提案する。 提案手法では,事前学習プロセスにコントラスト信号と深部構造情報を導入している。 本手法は,複数の実世界のグラフデータセットに対して実験的に検証されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-08T09:49:26Z)
• Multi-Scene Generalized Trajectory Global Graph Solver with Composite Nodes for Multiple Object Tracking [61.69892497726235]
  複合ノードメッセージパッシングネットワーク(CoNo-Link)は、超長いフレーム情報を関連付けるためのフレームワークである。 オブジェクトをノードとして扱う従来の方法に加えて、このネットワークは情報インタラクションのためのノードとしてオブジェクトトラジェクトリを革新的に扱う。 我々のモデルは、合成ノードを追加することで、より長い時間スケールでより良い予測を学習することができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-14T14:00:30Z)
• Privacy-preserving design of graph neural networks with applications to vertical federated learning [56.74455367682945]
  VESPERと呼ばれるエンドツーエンドのグラフ表現学習フレームワークを提案する。 VESPERは、適切なプライバシー予算の下でスパースグラフと密度グラフの両方で高性能なGNNモデルをトレーニングすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-31T15:34:59Z)
• FedGKD: Unleashing the Power of Collaboration in Federated Graph Neural Networks [40.5420021584431]
  グラフニューラルネットワーク(GNN)のフェデレーショントレーニングは、データ分離シナリオ下でグラフ関連のタスクを実行する能力によって、近年人気を集めている。 連合型GNNシステムにおけるグラフの不均一性問題は、引き続き課題を提起している。 本稿では,新しいクライアント側グラフデータセット蒸留法を利用した新しいGNNフレームワークであるFedGKDを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-18T06:55:14Z)
• Redundancy-Free Self-Supervised Relational Learning for Graph Clustering [13.176413653235311]
  冗長フリーグラフクラスタリング(R$2$FGC)という,自己教師付き深層グラフクラスタリング手法を提案する。 オートエンコーダとグラフオートエンコーダに基づいて,グローバルビューとローカルビューの両方から属性レベルと構造レベルの関係情報を抽出する。 この実験は,R$2$FGCが最先端のベースラインよりも優れていることを示すために,広く使用されているベンチマークデータセット上で実施されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-09T06:18:50Z)
• Unified and Dynamic Graph for Temporal Character Grouping in Long Videos [31.192044026127032]
  ビデオ時間的キャラクタグループ化は、ビデオ内の主要なキャラクタの出現モーメントを、そのアイデンティティに応じて特定する。 最近の研究は、教師なしクラスタリングからグラフベースのクラスタリングへと進化してきた。 時間的文字グループ化のための統一動的グラフ(UniDG)フレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-27T13:22:55Z)
• Deep Temporal Graph Clustering [77.02070768950145]
  深部時間グラフクラスタリング(GC)のための汎用フレームワークを提案する。 GCは、時間グラフの相互作用シーケンスに基づくバッチ処理パターンに適合するディープクラスタリング技術を導入している。 我々のフレームワークは、既存の時間グラフ学習手法の性能を効果的に向上させることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T06:17:50Z)
• Time-aware Dynamic Graph Embedding for Asynchronous Structural Evolution [60.695162101159134]
  既存の作業は、動的グラフを変更のシーケンスとして見るだけである。 動的グラフを接合時間に付随する時間的エッジシーケンスとして定式化する。 頂点とエッジのタイムパン 組み込みにはタイムアウェアなTransformerが提案されている。 vertexの動的接続と学習へのToEs。 頂点表現
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-01T15:32:56Z)
• Effective and Efficient Graph Learning for Multi-view Clustering [173.8313827799077]
  マルチビュークラスタリングのための効率的かつ効率的なグラフ学習モデルを提案する。 本手法はテンソルシャッテンp-ノルムの最小化により異なるビューのグラフ間のビュー類似性を利用する。 提案アルゴリズムは時間経済であり,安定した結果を得るとともに,データサイズによく対応している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-08-15T13:14:28Z)
• Adaptive Graph Auto-Encoder for General Data Clustering [90.8576971748142]
  グラフベースのクラスタリングは、クラスタリング領域において重要な役割を果たす。 グラフ畳み込みニューラルネットワークに関する最近の研究は、グラフ型データにおいて驚くべき成功を収めている。 本稿では,グラフの生成的視点に応じて適応的にグラフを構成する汎用データクラスタリングのためのグラフ自動エンコーダを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-20T10:11:28Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。