論文の概要: Data Pricing for Graph Neural Networks without Pre-purchased Inspection
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.08284v1
- Date: Wed, 12 Feb 2025 10:42:04 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-02-13 13:44:49.004148
- Title: Data Pricing for Graph Neural Networks without Pre-purchased Inspection
- Title（参考訳）: 事前購入検査を行わないグラフニューラルネットワークのデータ価格設定
- Authors: Yiping Liu, Mengxiao Zhang, Jiamou Liu, Song Yang,
- Abstract要約: モデルマーケットプレースでは、モデルトレーディングメカニズムを活用して、データ所有者に適切なインセンティブを与える。
本稿では、データの重要性を評価し、データ所有者を補償する構造的重要度に基づくモデル取引機構(SIMT)を提案する。
SIMTは、MacroF1とMicroF1の両方で、バニラベースラインを40%以上上回っている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.556650640576311
- License:
- Abstract: Machine learning (ML) models have become essential tools in various scenarios. Their effectiveness, however, hinges on a substantial volume of data for satisfactory performance. Model marketplaces have thus emerged as crucial platforms bridging model consumers seeking ML solutions and data owners possessing valuable data. These marketplaces leverage model trading mechanisms to properly incentive data owners to contribute their data, and return a well performing ML model to the model consumers. However, existing model trading mechanisms often assume the data owners are willing to share their data before being paid, which is not reasonable in real world. Given that, we propose a novel mechanism, named Structural Importance based Model Trading (SIMT) mechanism, that assesses the data importance and compensates data owners accordingly without disclosing the data. Specifically, SIMT procures feature and label data from data owners according to their structural importance, and then trains a graph neural network for model consumers. Theoretically, SIMT ensures incentive compatible, individual rational and budget feasible. The experiments on five popular datasets validate that SIMT consistently outperforms vanilla baselines by up to $40\%$ in both MacroF1 and MicroF1.
- Abstract（参考訳）: 機械学習(ML)モデルは、さまざまなシナリオにおいて欠かせないツールとなっている。
しかし、その効果は十分なパフォーマンスを得るためにかなりの量のデータに依存している。
モデルマーケットプレースは、MLソリューションと価値あるデータを持つデータ所有者を求めるモデル消費者をブリッジする重要なプラットフォームとして登場した。
これらのマーケットプレースでは、モデルトレーディングメカニズムを活用して、データ所有者に適切なインセンティブを与え、モデルコンシューマに優れたパフォーマンスのMLモデルを返す。
しかし、既存のモデルトレーディングメカニズムは、データ所有者が支払いの前にデータを共有することを望んでいると仮定することが多い。
そこで本研究では,構造的重要度に基づくモデル取引(SIMT)機構を新たに提案する。データの重要性を評価し,データ公開を伴わずにデータ所有者を補償する。
具体的には、SIMTはその構造的重要性に応じてデータ所有者から特徴とラベルデータを取得し、モデル消費者のためにグラフニューラルネットワークをトレーニングする。
理論的には、SIMTはインセンティブ互換、個別の合理性、予算の実現性を保証する。
5つの一般的なデータセットの実験では、SIMTは、MacroF1とMicroF1の両方で、バニラベースラインを最大40\%以上上回っている。
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