どのようにしてDPARは他のプライバシー保護方法と比較して優れた結果を達成しましたか？
DPARは、Decoupled Graph Neural Networks with Node-Level Differential Privacy（ノードレベル差分プライバシーを持つ切り離されたグラフニューラルネットワーク）という新しい枠組みを提案しています。このアプローチでは、グラフ構造情報とノード特徴量を独立して保護することが可能であり、これによって効果的なプライバシー保護が実現されます。具体的には、DP-APPRアルゴリズムを使用して近隣サンプリングを行い、その後DP-SGD（差分確率勾配降下法）を用いてノード特徴量のプライバシー保護を行います。この手法により、グラフデータ内の構造情報や個々のノードの特徴量が適切に保護されることで、高い精度である同時に強固なプライバシーが実現されます。