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аналитика - 聯邦圖學習
無圖客戶端的聯邦圖學習
本文提出了一種名為 FedGLS 的新型聯邦圖學習框架，旨在解決部分客戶端缺乏圖結構資訊的情況下，如何聯合訓練圖神經網路模型的問題。
透過非對稱聯邦提示學習應對多面向圖異質性
本文提出了一種名為 FedGPL 的聯邦圖提示學習框架，旨在解決聯邦圖學習中普遍存在的任務和數據異質性問題，以實現更有效和高效的協作學習。
FedSSP：結合頻譜知識與個性化偏好的聯邦圖學習
FedSSP 是一種針對跨領域個性化聯邦圖學習的新型框架，它通過共享通用頻譜知識來克服知識衝突，並實現個性化圖偏好調整以滿足不同客戶端的特定需求。
FedGraph：一個用於聯邦圖學習的研究庫和基準測試平台
FedGraph 是一個為了解決聯邦圖學習中實際部署和基準測試問題而設計的研究庫，它支持各種最先進的演算法，並包含用於系統性能評估的分析工具，重點關注訓練期間的通信和計算成本。
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