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联合图语义和结构学习
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文提出了多个联邦学习框架，如FedStruct和FedStar，旨在处理分布式图结构数据，捕捉节点间依赖关系，避免共享敏感特征。实验结果显示，这些框架在节点分类和链接预测任务中表现优异，性能接近集中式方法。
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关键要点
- 提出了 FedStruct 框架，旨在处理分布式图结构数据，捕捉节点间依赖关系，避免共享敏感特征。
- FedStruct 在六个数据集上的实验结果显示，其性能接近集中式方法。
- FedStar 框架用于跨图联邦学习任务，提取和共享公共底层结构信息，避免特征不匹配问题。
- GCFL 框架通过动态发现基于 GNN 梯度的本地系统集群，降低图的结构和特征异质性。
- ψ-Net 方法确保显式特征信息在不同神经网络结构中的分配，提高了联邦学习的适用性和效率。
- S^3-CL 算法框架用于无监督学习节点特征，表现优于现有的基于 GNN 的方法。
- FedGKD 框架通过新型服务器端聚合机制，证明了其在真实世界数据集上的优越性。
- LS-GCL 方法通过多层对比损失函数优化模型，在节点分类和链接预测任务上表现优异。
- FedGraphTransformer 解决了分布式图神经网络中的缺失链接和数据隐私问题，实验证明其优越性。
- 联邦图学习（FGL）方法在保持数据去中心化的同时共同训练模型，适用于隐私敏感场景。
- 提出的新颖多视图对比学习方法在捕捉异质图结构方面表现优异，超越传统节点表示方法。
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延伸问答
FedStruct 框架的主要功能是什么？
FedStruct 框架旨在处理分布式图结构数据，捕捉节点间的依赖关系，避免共享敏感特征。
FedStar 框架如何解决特征不匹配问题？
FedStar 框架通过提取和共享公共底层结构信息，避免特征不匹配问题。
GCFL 框架的优势是什么？
GCFL 框架通过动态发现基于 GNN 梯度的本地系统集群，降低图的结构和特征异质性。
ψ-Net 方法的作用是什么？
ψ-Net 方法确保显式特征信息在不同神经网络结构中的分配，提高了联邦学习的适用性和效率。
S^3-CL 算法的主要应用是什么？
S^3-CL 算法用于无监督学习节点特征，表现优于现有的基于 GNN 的方法。
FedGraphTransformer 如何解决数据隐私问题？
FedGraphTransformer 通过混合注意力机制解决分布式图神经网络中的缺失链接和数据隐私问题。
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