FedHERO:一种针对异质图节点分类任务的联邦学习方法

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内容提要

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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