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。

本研究提出了FedHERO框架，以解决联邦图学习在异质图数据上的性能下降问题。通过双通道图神经网络和结构学习器，提升了模型性能，促进了异质图的整合与共享。

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%。

本研究探讨了联邦图学习中的异质性问题，提出了新框架LLM4FGL，通过大型语言模型生成缺失的邻居节点，以缓解异质性。实验结果表明，该方法在多个数据集上优于现有基准。

本研究首次提出了一种个性化的联邦图学习方法，针对图数据中的节点分类问题，克服了一次性联邦学习的局限性。通过生成全局伪图和个性化训练，实验结果表明该方法在多种设置和图数据集上优于现有基准。

本研究提出了联邦图提示学习（FedGPL）框架，旨在解决多样化数据下联邦图学习的异构性问题。实验结果表明，FedGPL在精度和效率上优于现有方法。

本研究介绍了FedGraphNN，一个开放式分布式学习平台，旨在解决中心化图形数据训练GNN的隐私问题。提出了多种方法，如联邦图学习（FGL）、FedGCN、FedStar、FedHGN等，优化模型训练，提升隐私保护和性能。最新的FedGT和FedTAD方法进一步解决了异构性和数据隐私问题，实验证明其优越性。

AdaFGL 是一个基于图神经网络的分布式框架，解决了联邦图学习中的异构性问题。研究提出了 FedGTA 和 FedGT 等多种优化策略，提升了模型的性能和可扩展性。通过生成对抗网络和知识蒸馏方法，显著改善了图分类和异常检测任务的效果，实验结果表明其优于现有算法。

本文介绍了一种基于联邦图学习的新型框架（2SFGL），用于改善金融犯罪检测的安全和效率。实验证明，将GCN和2SFGL集成应用于此任务可以提高17.6％-30.2％的性能，将GraphSAGE和2SFGL集成应用可以提高6％-16.2％的性能。该框架是一种稳健且简单易用的协议，可以与现有的基于图的欺诈检测方法简单集成。

该文提出了基于联邦图学习的2SFGL框架，用于金融犯罪检测，可提高17.6％-30.2％的性能。该框架稳健易用，可与现有欺诈检测方法集成。