FedHERO：一种针对异质图节点分类任务的联邦学习方法

本研究针对现有联邦图学习方法在异质图数据上面临的局限性，即不同客户节点邻居分布模式差异造成的性能下降，提出了FedHERO框架。该框架创新性地引入了双通道图神经网络和结构学习器，使得各客户的本地模型能够有效识别并学习跨图的通用模式，从而显著提升模型性能。本研究的主要发现是，FedHERO能够有效整合和共享来自异质图的洞察，推动了该领域的进一步发展。

本研究提出了FedHERO框架，以解决联邦图学习在异质图数据上的性能下降问题。通过双通道图神经网络和结构学习器，提升了模型性能，促进了异质图的整合与共享。

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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。发表于：。
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