Buchumschlag

Learn to Unlearn: Meta-Learning-Based Knowledge Graph Embedding Unlearning

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Xu, Naixing, Li, Qian, Wang, Xu, Liu, Bingchen, Li, Xin
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2024
Schlagworte:	Artificial Intelligence
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Large Language Models for Knowledge Graph Embedding: A Survey
von: Liu, Bingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Federated Knowledge Graph Unlearning via Diffusion Model
von: Liu, Bingchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unlearning of Knowledge Graph Embedding via Preference Optimization
von: Liu, Jiajun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

A Zero-shot Learning Method Based on Large Language Models for Multi-modal Knowledge Graph Embedding
von: Liu, Bingchen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

eCIL-MU: Embedding based Class Incremental Learning and Machine Unlearning
von: Zuo, Zhiwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

BlockFUL: Enabling Unlearning in Blockchained Federated Learning
von: Liu, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Learning and Unlearning of Fabricated Knowledge in Language Models
von: Sun, Chen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Efficient Knowledge Graph Unlearning with Zeroth-order Information
von: Xiao, Yang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ForgetMark: Stealthy Fingerprint Embedding via Targeted Unlearning in Language Models
von: Xu, Zhenhua, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Certified Signed Graph Unlearning
von: Zhao, Junpeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Unlearning in Contrastive Learning
von: Wang, Zixin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ErrorEraser: Unlearning Data Bias for Improved Continual Learning
von: Cao, Xuemei, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Learn while Unlearn: An Iterative Unlearning Framework for Generative Language Models
von: Tang, Haoyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Spatio-Temporal Graph Unlearning
von: Guo, Qiming, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Safety Alignment via Constrained Knowledge Unlearning
von: Shi, Zesheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)

GraphToxin: Reconstructing Full Unlearned Graphs from Graph Unlearning
von: Song, Ying, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Re-understanding Graph Unlearning through Memorization
von: Ding, Pengfei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

OpenGU: A Comprehensive Benchmark for Graph Unlearning
von: Fan, Bowen, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust LLM Unlearning with MUDMAN: Meta-Unlearning with Disruption Masking And Normalization
von: Sondej, Filip, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Unlearning: Solutions and Challenges
von: Xu, Jie, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Integrating Meta-Features with Knowledge Graph Embeddings for Meta-Learning
von: Klironomos, Antonis, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Towards Federated Domain Unlearning: Verification Methodologies and Challenges
von: Tam, Kahou, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Large Language Model Unlearning
von: Yao, Yuanshun, et al.
Veröffentlicht: (2023)

MADE: Graph Backdoor Defense with Masked Unlearning
von: Lin, Xiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

ZeroUnlearn: Few-Shot Knowledge Unlearning in Large Language Models
von: Lin, Yujie, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Unlearning Inversion Attacks for Graph Neural Networks
von: Zhang, Jiahao, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Large Language Model Unlearning via Embedding-Corrupted Prompts
von: Liu, Chris Yuhao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Probing Knowledge Holes in Unlearned LLMs
von: Ko, Myeongseob, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Machine Unlearning with Minimal Gradient Dependence for High Unlearning Ratios
von: Huang, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Ready2Unlearn: A Learning-Time Approach for Preparing Models with Future Unlearning Readiness
von: Duan, Hanyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Unlearning Isn't Deletion: Investigating Reversibility of Machine Unlearning in LLMs
von: Xu, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Agentic Unlearning: When LLM Agent Meets Machine Unlearning
von: Wang, Bin, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Neuro-inspired Interpretation of Unlearning in Large Language Models through Sample-level Unlearning Difficulty
von: Feng, Xiaohua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards Lifecycle Unlearning Commitment Management: Measuring Sample-level Unlearning Completeness
von: Wang, Cheng-Long, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Understanding the Dilemma of Unlearning for Large Language Models
von: Zhang, Qingjie, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Open Knowledge Base Canonicalization with Multi-task Learning
von: Liu, Bingchen, et al.
Veröffentlicht: (2024)

The Unlearning Mirage: A Dynamic Framework for Evaluating LLM Unlearning
von: Shah, Raj Sanjay, et al.
Veröffentlicht: (2026)

FairGU: Fairness-aware Graph Unlearning in Social Networks
von: Luo, Renqiang, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Graph Unlearning Meets Influence-aware Negative Preference Optimization
von: Chen, Qiang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

ROKA: Robust Knowledge Unlearning against Adversaries
von: Shin, Jinmyeong, et al.
Veröffentlicht: (2026)