联邦学习(FL)是一种分布式机器学习方案,通过协作训练解决数据孤岛问题。它使参与者(即客户)能够在不共享其私有数据的情况下联合训练机器学习模型。因此,将 FL 与图机器学习相结合成为解决上述问题的有希望的解决方案。 本文中,来自弗吉尼亚大学的研究者提出联邦图机器学习(FGML,Federated Graph Machine Learning)。
导读:联邦学习在2017年由谷歌正式提出,也是同年图计算,尤其是图神经网络出现在大家视野中。在2019年左右联邦学习和图神经网络联合起来构成图联邦学习,引起新的技术浪潮。今天的介绍会围绕下面六点展开: 图联…
图联邦学习是近两年兴起的技术,其中存在许多挑战,多为传统联邦学习的遗留问题,如非独立同分布数据(Non-IID data)、通信效率(communication efficiency)、鲁棒性(robustness)。 此外,还存在图联邦学习所特有的问题,如横向图内联邦学习的孤立图问题(Isolated graph in horizontal intra-graph FL)、纵向图内联邦学习的实体匹...
【基于图距离计算的图联邦学习】联邦学习(Federated Learning, FL)作为一种保护隐私的合作学习的原型框架,受到了人们广泛的关注和深入的研究。联邦学习的关键问题是如何处理数据异构性以及如何在具有相似数据的用户之间传递知识。图联邦学习(Federated Graph Learning, FGL)是将结构化数据集成到联邦学习中,假设每个用户都有...
为了应对这些挑战，论文提出了一种名为RMFGL（鲁棒元联邦图学习）的方法。该方法通过预特征聚合来集成跨客户端的信息，并利用模型无关的元学习来优化元参数，从而最小化联邦更新。同时，它采用了具有双通道注意力聚合的GCN架构来增强模型的鲁棒性，并借助多密钥全同态加密技术来确保训练过程中的隐私安全。实验分析显示...
首先，图联邦学习在金融行业的必要性体现在复杂网络分析，如保险业的网络造假检测和银行反洗钱中的网络挖掘。证券和加密货币领域，资金流动的复杂网络也得益于图的描绘。图与表数据的差异体现在图的节点和边构建了更灵活的关联关系，这在知识图谱中尤其重要，适用于金融决策和模型构建。图联邦分类则包括纵向...
1. 问题背景： 联邦学习在处理非同质图数据时面临局限性，尤其是当图数据呈现非独立同分布特性时。 传统联邦学习框架，如FedAVG，在处理这类数据时往往无法有效利用数据的潜在价值。2. 解决方案： 提出了Graph Clustered Federated Learning 框架，旨在通过图聚类的方法提高模型的学习效率和泛化能力。 GCFL...
本说明书实施例提供图联邦学习系统及方法,图联邦学习系统包括服务端和至少两个客户端,客户端利用本地模型对本地图数据进行处理,获得样本数据集,其中,本地图数据由多媒体资源构建;根据样本数据集构建测试任务集以及训练数据集;根据初始全局模型参数将本地模型更新为初始全局模型;利用训练数据集对初始全局模型进行优化,获得...
一 图联邦：图神经网络与联邦学习的交叉领域图神经网络（Graph Neural Network），相比于传统机器学习算法，在复杂图结构数据上有着不可比拟的优势，能够更好的提取数据之间的特征。在反欺诈、社交网络推荐，用户推荐系统等这种复杂图结构数据场景下的应用有着明显优势，近些年来图神经网络技术正在如火如荼的发展。数据...
比起图像联邦任务的构建,图联邦任务的构建会稍加困难。一方面因为将图数据划分成不同用户持有的数据具有多种方式,另一方面则因为在划分过程中需要考虑图学习上的transductive设置和inductive设置。这一小节将讲述如何对图数据进行联邦划分,并介绍FLGo中集成的三种基础的图联邦任务的自动联邦化:图分类、节点分类、以及边预...