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通过知识蒸馏实现低维联邦知识图谱嵌入
内容提要
本文介绍了多种知识图谱嵌入方法，如双重教导方法DualDE、联邦知识图嵌入框架FedE和隐私保护学习框架FKGE。这些方法通过优化推理效率、保护数据隐私和提高模型表达能力，显著提升了性能。实验结果显示，这些新框架在链接预测和知识遗忘方面表现优异，推动了知识图谱技术的发展。
关键要点
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提出双重教导方法DualDE，提高知识图谱嵌入的推理效率，推理速度提高2-6倍。
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联邦知识图嵌入框架FedE采用联邦学习，保护数据隐私，具有较高的知识嵌入效率。
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隐私保护学习框架FKGE在11个知识图谱上实验，性能提高最多可达17.85%。
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迭代自我语义知识蒸馏策略提升低维空间下的知识图谱嵌入模型表达能力，实验验证其有效性。
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新提出的FL框架FedLU处理数据异质性，结合认知神经科学的遗忘方法，链接预测和知识遗忘表现优秀。
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DP-Flames模型结合隐私选择技术，提供更好的隐私-实用性权衡，评估FKGE中的隐私威胁。
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联邦潜在embedding共享张量分解(FLEST)通过分解嵌入矩阵降低隐私风险，实验证明其有效性。
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FedDM框架通过生成噪声数据减轻特定知识对FL模型的影响，知识遗忘效果良好。
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PFedEG方法通过识别嵌入的语义关联性，为每个客户端学习个性化的嵌入，解决现有FKGE方法的问题。
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FedS方法利用Top-K稀疏化策略减少通信量，提高通信效率，性能损失可忽略。
延伸问答
双重教导方法DualDE的主要优势是什么？
DualDE通过软标签评估机制和两阶段蒸馏方法，将高维知识图谱嵌入减少7-15倍，推理速度提高2-6倍。
联邦知识图嵌入框架FedE是如何保护数据隐私的？
FedE采用联邦学习的方式进行多源知识图嵌入预测，从而保护数据隐私。
隐私保护学习框架FKGE的性能提升有多大？
FKGE在11个知识图谱上的实验表明，其性能最多提高17.85%。
FedLU框架是如何处理数据异质性的？
FedLU利用相互的知识蒸馏来处理数据异质性造成的局部优化与全局收敛之间的漂移。
DP-Flames模型在隐私保护方面有什么创新？
DP-Flames结合实体-绑定稀疏梯度属性和隐私选择技术，提供更好的隐私-实用性权衡。
FedDM框架如何实现知识遗忘？
FedDM通过扩散模型生成噪声数据，合理减轻特定知识对FL模型的影响，保持整体性能。
