本研究提出了一种高效的个性化联邦学习算法FedSPD，旨在解决去中心化联邦学习中客户端模型个性化的问题。该算法在低连接性网络中实现精准学习，并显著降低通信成本。

FedSPD：一种用于个性化去中心化联邦学习的软聚类方法
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