本研究提出了FedGrAINS方法，以解决个性化子图联邦学习中的异质性问题，确保数据隐私与安全。该方法通过生成流网络动态调整信息传递步骤并优化采样，实验结果表明其显著提升了联邦学习的性能。

FedGrAINS: Personalized Subgraph Federated Learning with Adaptive Neighbor Sampling
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