图神经网络上的查分隐私

图神经网络上的查分隐私是指在图数据中保持差分隐私的一种方法，用于保护个人隐私。

在图神经网络中，每个节点和边都可以被视为数据样本，每个节点和边都有一个特征向量。查分隐私是一种保护个人隐私的技术，它通过对原始数据进行随机扰动来保护个人隐私。在图神经网络中，查分隐私可以通过添加噪声来实现。例如，在向每个节点和边的特征向量添加随机噪声时，可以使得邻居节点的特征向量无法被准确地推断出来，从而保护个人隐私。

查分隐私可以有效地保护个人隐私，但同时也会降低模型的准确性。因此，在保护个人隐私的前提下，需要平衡保护和精度之间的关系。