中文题目

面向联邦学习的知识图谱系统设计与构建

英文题目

Federated learning oriented designing and constructing of Knowledge Graph System

外文翻译题目

Enhancing privacy preservation and trustworthiness for decentralized federated learning

外文翻译期刊名称、出版年月

Information Sciences

2023-02-14

是否近五年期刊论文

☑是

□否

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☑科研项目    □工程模拟    □实际应用    □自拟课题    □其他

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1.1  选题背景与应用价值（题目来源、理论意义或工程背景、应用价值等）

1.1.1选题背景：

不同于传统集中式学习，联邦学习中涉及到的数据通常分布在不同的地理位置、设备或组织中。如何高效整合这些分布式的数据以便进行模型训练，是联邦学习领域亟待解决的问题。而知识图谱作为一种能够表示和整合丰富关联信息的工具，可以为联邦学习提供更强大的数据表示和关系模型。通过合理设计知识图谱系统，可以更好地理解和利用分布式数据之间的关联性。

1.1.2应用价值：

通过构建面向联邦学习的知识图谱系统，能够解决数据分布性带来的整合问题。该系统可以作为一个中介，整合分布式数据源，提供统一的数据视图。

通过在知识图谱中建模数据关系，提出新的模型参数更新策略，以提高模型在分布式环境中的收敛性，减少通信开销。

总体而言，面向联邦学习的知识图谱系统设计与构建不仅有望解决当前联邦学习中的一系列挑战，同时也为构建更智能、安全和高效的分布式智能系统提供了新的思路和工程实践。

1.2  国内外研究现状分析（通过文献综述，分析国内外相关研究进展、存在的问题、技术方案选择依据等）

国际上，研究者开始将联邦学习和知识图谱相结合，以提高分布式环境下的数据利用效率。Graph Neural Networks（GNNs）等图神经网络模型在知识图谱中的成功应用，为联邦学习提供了一种更有效的数据表示和关系建模方式。这些方法通过在联邦学习中引入图结构，实现了在分布式数据上的模型训练和预测。

国际上一些研究关注联邦学习中模型的训练优化和收敛性问题。通过引入更智能的参数更新策略，研究者试图提高模型在分布式环境中的训练效率。一些工作还通过在知识图谱系统中引入上下文信息，加速联邦学习模型的收敛过程。

国内研究者也对差分隐私技术进行深入研究，以应对联邦学习中的隐私问题。研究不仅关注于提高差分隐私方法的效率和性能，还探讨了差分隐私在知识图谱中的实际应用，为保护用户个体隐私提供更多选择。

国内外研究均关注联邦学习中的隐私问题，尤其是差分隐私技术的应用。随着应用场景的增多，如何在知识图谱系统中引入更有效的隐私保护机制，仍然需要深入研究。

国内外研究者在分布式环境中进行模型训练的模型收敛性问题上有共识。技术方案的选择应考虑如何通过知识图谱系统的设计和优化方法，提高联邦学习模型的训练效率。

图神经网络在知识图谱领域的成功应用为联邦学习提供了一种有力的数据表示和关系建模方式。在设计知识图谱系统时，可以考虑引入图神经网络等方法，以更好地处理图数据。

1.3  参考文献（不少于8篇参考文献，格式参照论文模板中参考文献要求）

[1]王晶,王琼,周永博等.面向电力物联网调度任务的分布式知识图谱[J].无线电通信技术,2023,49(03):432-437.

[2]冯晨,顾晶晶.面向联邦学习的高效分布式训练框架[J].计算机科学,2023,50(11):317-326.

[3]马腾. 分布式联邦学习的通信优化与信任问题研究[D].北京交通大学,2023.DOI:10.26944/d.cnki.gbfju.2022.002567.

[4]董思聪. 大规模知识图谱分布式表示学习框架研究[D].天津大学,2021.DOI:10.27356/d.cnki.gtjdu.2021.004141.

[5]裴浪涛,陈学斌,任志强等.面向多源数据的个性化联邦学习框架[J/OL].计算机工程与应用:1-12[2024-01-26].http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2127.tp.20231218.1317.010.html.

[6]Mingyang C ,Wen Z ,Zonggang Y , et al.Federated knowledge graph completion via embedding-contrastive learning[J].Knowledge-Based Systems,2022,252

[7]Yu Rong, Wenbing Huang, Tingyang Xu, Junzhou Huang.Federated Learning on Heterogeneous Graphs[D].

[8]陈名杨,张文,陈湘楠等.群体知识图谱:分布式知识迁移与联邦式图谱推理[J].智能科学与技术学报,2022,4(01):55-64.

[9]Kainan Z ,Zhipeng C ,Daehee S .Privacy-Preserving Federated Graph Neural Network Learning on Non-IID Graph Data[J].Wireless Communications and Mobile Computing,2023,2023

[10]刘峤,李杨,段宏等.知识图谱构建技术综述[J].计算机研究与发展,2016,53(03):582-600.

2.1  研究内容与目标（研究内容、研究目标、技术指标等）

1.研究内容：

1.设计一个面向联邦学习的知识图谱系统，包括图数据库的选择、数据模型的设计和系统架构的搭建。

2.实现分布式数据的高效整合和模型参数的共享机制，使得联邦学习能够在知识图谱的支持下进行。

3.研究如何在知识图谱系统中实现差分隐私，以平衡隐私保护和模型训练效果。

2.研究目标：

1.设计并实现面向联邦学习的知识图谱系统原型，能够高效处理分布式数据，支持模型参数共享。

2.实现差分隐私技术在知识图谱系统中的应用，验证其在联邦学习中对用户隐私的有效保护。

2.2  拟采取的研究方案（需求分析、理论与技术方法、软硬件开发平台参数、技术路线等）

1需求分析：

1.系统需求：

1.构建知识图谱，整合领域知识，并与分布式数据进行关联

2.实现联邦学习中模型参数的共享机制，促使模型在分布式数据上进行训练。

3.引入差分隐私技术，确保在联邦学习过程中用户数据的隐私得到充分保护。

2 .理论与技术方法

1.图数据库选择：

选择支持图数据存储和查询的数据库，如Neo4j或ArangoDB，以构建知识图谱。

2 .图神经网络模型：

采用图神经网络模型，如Graph Attention Networks（GAT），以处理知识图谱数据。

3.联邦学习算法：

使用联邦学习算法，确保模型在分布式数据上进行训练，并引入差分隐私机制。

4.差分隐私技术：

引入差分隐私技术，采用基于添加噪声的方法，确保隐私信息在模型训练中得到有效保护。

2.2.4. 技术路线

1.知识图谱构建

2.实现联邦学习中模型参数的共享机制

3.系统整合与优化：

4.验证与实验：

2.3  预期成果与创新性（成果形式、代码量、创新性）

1.预期成果：

1.设计并实现面向联邦学习的知识图谱系统，包括图数据库、模型参数共享机制和分布式数据整合模块。

2.提出并实现一种有效的模型训练优化方法，通过知识图谱系统在联邦学习中提高模型的收敛性和性能。

3.引入差分隐私等隐私保护技术，确保知识图谱系统在联邦学习中对用户数据进行有效保护。

4.撰写一篇完整的学术论文，总结研究方法、实验结果和结论.

2.创新性：

1. 通过将知识图谱系统与联邦学习结合，实现了分布式数据的高效整合和模型参数共享，是对两者有机融合的创新尝试。

2. 提出的模型训练优化方法通过知识图谱系统的应用，为联邦学习中的模型训练问题提供了新的解决思路，具有一定的创新性。

3. 将差分隐私等隐私保护技术引入知识图谱系统，为联邦学习提供了更加强大的隐私保护机制，具有创新性和实用性。

4. 在实验阶段，通过验证系统性能，实际应用于联邦学习场景，为实际应用提供了具体的解决方案，并在实验结果中展现了创新性和可行性。

3.代码量：

预计在完成项目的基础上，将有数千至数万行的代码。这包括系统设计、算法实现、模型训练、差分隐私实现等多个方面的代码。

2.4  进度计划（按照“周”展开工作计划，不少于18周）

第1-2周：完善项目计划，明确研究目标和预期成果，完成开题报告

第3-4周：深入研读关于联邦学习、知识图谱、差分隐私等方面的国际与国内文献，总结相关工作的主要方法、问题和解决方案，完成外刊论文翻译任务。

第5-6周：建立知识图谱、联邦学习的理论基础，研究知识图谱系统在联邦学习中的潜在作用，

第7-8周：提出面向联邦学习的知识图谱系统的设计方案，初步确定系统架构和关键组件。

第9-10周：选择适用的图数据库和其他相关技术平台，准备实验所需的开发工具和环境。

第11-12周：开始实现设计好的知识图谱系统的原型，实验初步的数据整合和模型参数共享功能。

第13-14周：完善模型,编写测试程序,进行实验测试。

第15-16周：进行系统实验，评估系统性能，获得相关数据，起草论文，包括研究方法、实验结果和结论。

第17-18周：修改论文, 制作答辩PPT, 准备答辩

指导教师意见：

同意开题

签字：              2024年 3月 4   日

考核成绩

□通过    □不通过