Feb, 2024
断链以去学：简化 GNN 中的边缘去学习
Unlink to Unlearn: Simplifying Edge Unlearning in GNNs
Jiajun Tan, Fei Sun, Ruichen Qiu, Du Su, Huawei Shen
TL;DR随着对数据隐私的关注加剧，图神经网络中的遗忘概念成为学术界一个重要的研究前沿，在用户请求下，遗忘概念可以强制从经过训练的图神经网络中有选择地删除特定数据。我们的研究专注于边的遗忘，这一过程在现实世界应用中具有广泛适用性。然而，我们的研究发现当前最先进的方法存在一个关键限制，被称为过度遗忘，即遗忘过程在去除特定数据之外错误地移除了过多信息，从而显著降低了剩余边的预测准确性。为了解决这个问题，我们确定了 GNNDelete 的损失函数作为过度遗忘现象的主要原因，并且我们的分析也表明，损失函数对于有效的边的遗忘可能不是必要的。基于这些认识，我们简化了 GNNDelete 方法，开发出一种名为 UtU 的新方法，它通过对图结构中的忘记边进行断开来方便遗忘。我们进行了大量实验证明，与重新训练模型相比，UtU 在提供隐私保护的同时保持了高准确性。具体而言，UtU 保留了超过 97.3% 的重新训练模型的隐私保护能力和 99.8% 的链接预测准确性。同时，UtU 仅需要恒定的计算需求，凸显了其作为一种轻量且实用的边的遗忘解决方案的优势。