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Rethinking Federated Graph Learning: A Data Consolidation Perspective
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内容提要
本研究提出了一种新型优化载体——浓缩图，旨在解决联邦图学习中的数据异质性问题，形成了新范式FedGM。实验结果表明，FedGM在降低通信成本和隐私风险方面优于现有方法。
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关键要点
- 本研究提出了一种新型优化载体——浓缩图。
- 浓缩图旨在解决联邦图学习中的数据异质性问题。
- 形成了新的联邦图学习范式FedGM。
- 实验结果表明，FedGM在降低通信成本和隐私风险方面优于现有方法。
- FedGM展示了其在联邦图学习中的潜力。
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