该文综述了多种联邦图学习框架：FedStar共享结构信息，FedGraph用强化学习采样，FedGT用混合注意力，FedGKD引入任务特征与聚合机制，FedEgo基于自我图，FedC2SL学习因果结构，FedGL聚合自监督信息，Fed2及ψ-Net解决特征不匹配。这些方法旨在保护隐私并提升分布式图学习性能。