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Federated Temporal Graph Clustering
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内容提要
本研究提出了联邦时序图聚类框架，解决时序图聚类中的隐私和通信问题。通过去中心化训练和联邦优化，FTGC有效捕捉图结构变化并保护隐私。实验显示，该方法在时序图数据集上表现优异，适用于隐私敏感的动态数据。
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关键要点
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本研究提出了联邦时序图聚类框架（FTGC）。
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FTGC解决了时序图聚类中的隐私和通信问题。
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该框架通过去中心化训练、时序聚合机制和联邦优化策略来捕捉图结构的演变。
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实验结果显示FTGC在时序图数据集上表现优异。
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FTGC适用于隐私敏感的动态数据应用。
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