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优化具有内在结构知识和双密集连接GNN的联邦图学习
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内容提要
本研究提出了FedDense框架，解决了联邦图学习中的内在结构知识利用不足问题。实验证明FedDense在多个数据集上表现优于基线，且资源消耗较少，具有良好的应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出了FedDense框架，解决了联邦图学习中的内在结构知识利用不足问题。
- FedDense通过显式编码图数据的内在结构知识，优化了资源利用效率。
- 结合双密集连接GNN架构，FedDense在多个数据集上表现优于现有基线。
- 实验结果显示FedDense资源消耗极少，具有良好的应用潜力。
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