本文探讨了随机游走算法在去中心化学习中的应用，提出了多种新算法以提高隐私保护和计算效率。研究表明，随机游走算法在节点邻近情况下优于传统热点算法，并在图形数据集上表现出更高的速度和准确性。此外，文中介绍了针对分布式学习的算法改进，以解决数据异质性和通信成本问题。