本研究提出了FedDense框架，解决了联邦图学习中的内在结构知识利用不足问题。实验证明FedDense在多个数据集上表现优于基线，且资源消耗较少，具有良好的应用潜力。

优化具有内在结构知识和双密集连接GNN的联邦图学习
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