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先删除再修正：一种无需训练的参数编辑方法用于成本有效的图学习遗忘
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
随着数据隐私关注增加，图神经网络中的遗忘概念受到关注。现有方法常导致过度遗忘，影响预测准确性。为此，研究简化了 GNNDelete 方法，推出 UtU 方法，通过断开图结构中的边实现遗忘。实验显示，UtU 在高隐私保护和准确性下，计算需求低，是一种轻量实用的解决方案。
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关键要点
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数据隐私关注增加，图神经网络中的遗忘概念成为研究前沿。
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遗忘概念可以选择性删除特定数据，尤其是边的遗忘在现实应用中广泛适用。
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现有方法存在过度遗忘问题，导致预测准确性降低。
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GNNDelete 的损失函数被认为是过度遗忘的主要原因。
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研究开发了 UtU 方法，通过断开图结构中的边实现遗忘。
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UtU 方法在隐私保护和准确性上表现优异，保留了高达 97.3% 的隐私保护能力和 99.8% 的链接预测准确性。
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UtU 方法计算需求低，具有轻量实用的优势。
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