論文の概要: Toward Personalized Federated Node Classification in One-shot Communication
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.11304v2
- Date: Sun, 24 Nov 2024 04:14:19 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-11-26 14:14:39.711739
- Title: Toward Personalized Federated Node Classification in One-shot Communication
- Title（参考訳）: ワンショットコミュニケーションにおける個人化フェデレーションノード分類に向けて
- Authors: Guochen Yan, Xunkai Li, Luyuan Xie, Wentao Zhang, Qingni Shen, Yuejian Fang, Zhonghai Wu,
- Abstract要約: ノード分類のための一括パーソナライズされたフェデレーショングラフ学習法を提案する。
提案手法は,サーバ上にグローバルな擬似グラフを構築するために,クラスワイズ特徴分布統計を推定し,集約する。
提案手法は様々な設定において最先端のベースラインを著しく上回る。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.325478113745206
- License:
- Abstract: Federated Graph Learning (FGL) has emerged as a promising paradigm for breaking data silos in distributed private graphs data management. In practical scenarios involving complex and heterogeneous distributed graph data, personalized Federated Graph Learning (pFGL) aims to enhance model utility by training personalized models tailored to individual client needs, rather than relying on a universal global model. However, existing pFGL methods often require numerous communication rounds under heterogeneous client graphs, leading to significant security concerns and communication overhead. While One-shot Federated Learning (OFL) addresses these issues by enabling collaboration in a single round, existing OFL methods are designed for image-based tasks and ineffective for graph data, leaving a critical gap in the field. Additionally, personalized models often suffer from bias, failing to generalize effectively to minority data. To address these challenges, we propose the first one-shot personalized federated graph learning method for node classification, compatible with the Secure Aggregation protocol for privacy preservation. Specifically, for effective graph learning in a single communication round, our method estimates and aggregates class-wise feature distribution statistics to construct a global pseudo-graph on the server, facilitating the training of a global graph model. Moreover, to mitigate bias, we introduce a two-stage personalized training approach that adaptively balances local personal information and global insights from the pseudo-graph, improving both personalization and generalization. Extensive experiments conducted on 8 multi-scale graph datasets demonstrate that our method significantly outperforms state-of-the-art baselines across various settings.
- Abstract（参考訳）: Federated Graph Learning(FGL)は、分散プライベートグラフデータ管理において、データサイロを破るための有望なパラダイムとして登場した。
複雑で異種な分散グラフデータを含む現実的なシナリオにおいて、パーソナライズされたフェデレーショングラフラーニング(pFGL)は、普遍的なグローバルモデルに頼るのではなく、個々のクライアントのニーズに合ったパーソナライズされたモデルをトレーニングすることによって、モデルの有用性を高めることを目的としている。
しかし、既存のpFGLメソッドは、しばしば異種クライアントグラフの下で多数の通信ラウンドを必要とし、重大なセキュリティ上の懸念と通信オーバーヘッドをもたらす。
One-shot Federated Learning (OFL) は、1ラウンドでのコラボレーションを可能にすることでこれらの問題に対処するが、既存の OFL メソッドは画像ベースのタスク用に設計されており、グラフデータには有効ではない。
さらに、パーソナライズされたモデルはバイアスに悩まされることが多く、マイノリティなデータに効果的に一般化できない。
これらの課題に対処するため、我々はノード分類のための最初の一括パーソナライズされたグラフ学習法を提案し、プライバシー保護のためのセキュアアグリゲーションプロトコルと互換性がある。
具体的には,単一の通信ラウンドにおける効果的なグラフ学習のために,サーバ上にグローバルな擬似グラフを構築するために,クラスワイドな特徴分布統計を推定,集約し,グローバルなグラフモデルのトレーニングを容易にする。
さらに、バイアスを軽減するために、ローカルな個人情報と擬似グラフからのグローバルな洞察を適応的にバランスさせ、パーソナライズと一般化の両方を改善する2段階のパーソナライズドトレーニングアプローチを導入する。
8つのマルチスケールグラフデータセットに対して行われた大規模な実験により,本手法は様々な設定において最先端のベースラインを著しく上回ることを示した。
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