联邦GNN综述与经典算法介绍

联邦GNN可以分为四类，联邦学习可以安全合规地训练GNN模型，解决数据孤岛问题。FedGNN由中心服务器和客户端组成，客户端基于本地子图学习user/item embedding，以及GNN模型，中心服务器聚合客户端梯度，并有两个隐私保护模块：模型更新和user-item图扩充模块。VFGNN的计算分为两大部分：隐私数据相关计算和非隐私数据相关计算，其中包括生成initial node embedding和local node embedding，以及非隐私数据相关计算，最后生成global node embedding。