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梯度转化：面向动态图神经网络的高效和模型无关的遗忘
原文中文，约1800字，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了图形神经网络（GNN）领域的研究进展，包括认证卸载框架、数据隐私保护、遗忘概念及其解决方案UtU、图形变换框架GTrans等。这些研究旨在提升模型性能、保护数据隐私，并应对动态图学习中的挑战，推动图解学习的发展。
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关键要点
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提出了第一个图形神经网络认证卸载框架，解决复杂卸载问题并优于传统方法。
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探讨了差分隐私在图解学习中的应用，以增强数据隐私和人工智能系统的鲁棒性。
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提出了一种新的遗忘方法UtU，解决了过度遗忘问题，保持高准确性和隐私保护能力。
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开发了GTrans图形变换框架，改善图神经网络的数据质量问题，实验结果显示其性能最佳。
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D2DGN模型在图取消学习中有效消除已删除图元素的影响，提升AUC性能。
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提出了基于投影梯度的去学习方法PGU，能够高效地从学习模型中删除特定训练样本的影响。
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通过互相进化的图形反学习（MEGU）模式，提升了数据隐私和模型健壮性的能力。
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提出了适用于动态图的图表征删除框架GUIDE，包含公平性和平衡性的引导图分区等组件。
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延伸问答
什么是图形神经网络认证卸载框架？
图形神经网络认证卸载框架是一种解决复杂卸载问题的方法，能够在保证性能的情况下优于传统卸载方法。
UtU方法如何解决过度遗忘问题？
UtU方法通过断开图结构中的忘记边来方便遗忘，保持高准确性和隐私保护能力。
GTrans框架的主要功能是什么？
GTrans框架通过自适应和改进图形数据来解决图神经网络面临的数据质量问题，实验表明其性能最佳。
D2DGN模型在图取消学习中的表现如何？
D2DGN模型在边和节点取消学习任务中的AUC性能比现有方法提高了高达43.1%。
PGU方法的主要特点是什么？
PGU方法基于投影梯度，能够高效地从学习模型中删除特定训练样本的影响，且不改变对剩余数据集的知识。
MEGU模式在数据隐私和模型健壮性方面有什么贡献？
MEGU模式通过互相进化的方式提升了图形反学习的预测和学习能力，满足了对数据隐私和模型健壮性的需求。
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