本文提出了一种图形神经网络认证卸载框架，解决复杂的卸载问题，优于传统方法。研究了数据隐私与遗忘概念，提出了 UtU 方法，以保持高准确性和隐私保护。同时介绍了 GraphRevoker 和 GraphEraser 框架，以提升模型的效用和效率。

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。

本文介绍了图神经网络（GNN）领域的研究进展，包括认证卸载框架、半监督学习方法GraphPart、解决反遗忘问题的PROJECTOR算法、边的遗忘解决方案UtU，以及新型机器取消学习框架GraphEraser。这些研究旨在提高图数据处理的效率和准确性，同时关注数据隐私保护。