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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
内容提要
本文介绍了多种图数据的机器取消学习框架，如GraphEraser、GNNDelete和UtU，强调了它们在效率和模型效用方面的优势。这些方法有效解决了图神经网络中的数据遗忘问题，保持了高准确性和隐私保护能力，具有广泛的应用潜力。
关键要点
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GraphEraser是一种针对图数据的新型机器取消学习框架，具有较高的取消学习效率和模型效用。
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GNNDelete是一种新型模型级层操作符，优化了图形撤销的关键性质，确保在删除节点和边的同时保留已学习的知识。
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Graph Influence Function (GIF) 提出了模型无关的快速节点/边/特征撤销方法，证明了其在不同图撤销任务中的优异表现。
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D2DGN是一种模型不可知的蒸馏框架，有效消除已删除图元素的影响，同时保留有关保留图元素的知识。
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UtU方法通过对图结构中的忘记边进行断开，提供隐私保护的同时保持高准确性，具有轻量和实用的优势。
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GraphRevoker框架通过图属性感知数据切分和图对比子模型聚合，保持不可学习的GNN模型的模型效用。
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CGE方法通过社区子图映射到节点，显著减少了训练数据和去学习参数的数量，具有重大应用潜力。
延伸问答
GraphEraser的主要优势是什么？
GraphEraser在取消学习效率和模型效用方面具有较大优势，能够有效处理图数据的遗忘问题。
GNNDelete是如何优化图形撤销的？
GNNDelete通过优化图形撤销的关键性质，确保在删除节点和边的同时保留已学习的知识，提升了性能。
什么是Graph Influence Function (GIF)？
Graph Influence Function (GIF)是一种模型无关的快速节点/边/特征撤销方法，能够在不同图撤销任务中表现优异。
UtU方法的优势是什么？
UtU方法通过断开图结构中的忘记边，提供隐私保护的同时保持高准确性，且计算需求恒定，轻量实用。
D2DGN在图取消学习中有什么作用？
D2DGN是一种模型不可知的蒸馏框架，能够有效消除已删除图元素的影响，同时保留有关保留图元素的知识。
CGE方法的主要贡献是什么？
CGE方法通过社区子图映射到节点，显著减少了训练数据和去学习参数的数量，具有重大应用潜力。
