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基于特征聚合和隐私编码器的图隐私保护研究.pdf

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    摘要

    现实世界的数据集通常以图的形式表示，图神经网络在各种基于图数据的训练任

    务中表现优异。因其卓越的性能，图神经网络被广泛应用于推荐系统、医疗诊断、社

    交网络和交通预测等领域。由于图数据中存在大量的敏感信息，例如社交或金融网络

    包含大量私人数据，应用图神经网络挖掘图数据信息存在着隐私泄露风险。尽管已有

    研究提出差分隐私图神经网络方案，但在对于数据集的适应和隐私训练方案上仍存在

    诸多不足。

    分析当前图神经网络中的隐私保护研究，主要存在三方面的问题：（1）小型数据

    集中存在信息稀疏性，节点难

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