CallosumNet に関する報道

時空間グラフのノード情報は空間と時間の 2 次元に沿ってグローバルに拡散するため、静的グラフの既存の忘却手法では単一のノードを効率的に削除することが困難であり、削除のコストは完全な再学習に近いものになります。この論文では、サブグラフ仮想エッジ再構成を通じて時空間グラフ上で効率的な忘却を実現する CallosumNet を提案します。これは、プライバシー コンプライアンスに基づくデータ削除が静的グラフから時系列の動的グラフ シナリオに拡張され、GDPR/CCPA コンプライアンスのための新しい技術的パスを提供することを意味しますが、この方法はまだ文書段階にあります。