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FedGKD: 在联邦图神经网络中释放协作的力量
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
FedHGN是一种用于异构图神经网络的新型FGL框架，采用模式权重分离和系数对齐来提高性能和隐私保护。在三个异构图数据集上的表现优于本地训练和传统的FL方法。
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关键要点
- FedHGN是一种新颖的FGL框架，专为异构图神经网络设计。
- 采用模式权重分离以实现模式不可知的知识共享。
- 通过系数对齐来稳定训练过程，提高HGNN性能。
- FedHGN确保更好的隐私保护。
- 在三个异构图数据集上，FedHGN的表现优于本地训练和传统的FL方法。
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