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Addressing Multi-Faceted Graph Heterogeneity through Asymmetric Federated Prompt Learning

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内容提要

本研究提出了联邦图提示学习（FedGPL）框架，旨在解决多样化数据下联邦图学习的异构性问题。实验结果表明，FedGPL在精度和效率上优于现有方法。

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