BriefGPT - AI 论文速递
·
面向无偏联邦图学习：标签与拓扑视角
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
本研究提出FairFGL框架，旨在改善联邦图学习中少数群体节点的表现。通过图挖掘与协作学习，FairFGL提升了少数类节点的表示，缓解了拓扑偏差。实验结果显示，该框架在八个基准测试中，宏观F1得分提高了22.62%。
🎯
关键要点
- 本研究提出FairFGL框架，旨在改善联邦图学习中少数群体节点的表现。
- FairFGL通过图挖掘与协作学习提升少数类节点的表示，缓解拓扑偏差。
- 实验结果显示，该框架在八个基准测试中，宏观F1得分提高了22.62%。
➡️
