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Towards Unbiased Federated Graph Learning: A Label and Topology Perspective
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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%。
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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%。
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