FedGraph: 智能采样的联邦图学习

Nov, 2021

FedGraph: Federated Graph Learning with Intelligent Sampling

Fahao Chen, Peng Li, Toshiaki Miyazaki, Celimuge Wu

TL;DR本文介绍了一种名为 FedGraph 的联邦学习框架，它使用基于深度强化学习的智能图采样算法以及一种新的跨客户卷积操作来解决计算客户之间图学习的挑战，从而实现数据隐私保护和更好的性能表现。在四个流行数据集上的实验表明，FedGraph 显著优于现有的工作，并能够更快地收敛到更高的准确性水平。

Abstract

federated learning has attracted much research attention due to its privacy protection in distributed machine learning. However, existing work of federated learning mainly focuses on Convolutional Neural Network (CNN), which cannot efficiently handle graph data that are popular in many

federated learning graph convolutional network privacy protection deep reinforcement learning performance evaluation

发现论文，激发创造

混合联邦图卷积神经网络：一种高效的混合联邦学习算法

提出了一种称为 FedGraph 的泛化算法，该算法使用图卷积神经网络从客户端的子集中学习特征，捕捉特征共享信息，并采用简单但有效的聚类算法聚合每个客户端的深度神经网络生成的特征，同时保护数据隐私。

Apr, 2024

FedGCN: 图卷积网络联邦训练中的收敛与通信权衡

介绍了一种使用联合学习的 FedGCN 算法用于训练分布式的图模型，它可以在大型图上进行半监督节点分类，具有快速收敛和较小的通信成本，相比先前的方法，FedGCN 只需要在一个预训练步骤中将客户端与中央服务器进行通信，显著降低通信成本。

Jan, 2022

FedGraphNN：图神经网络联邦学习系统和基准

本研究介绍 FedGraphNN，一个用于解决中心化实际世界图形数据训练 GNN 所面临的隐私问题的开放式分布式学习平台，涵盖各种数据集，流行的 GNN 模型以及 FL 算法，维护源代码的统一公式和安全高效的系统支持。

Apr, 2021

面向图卷积神经网络的垂直联邦学习框架

本文提出 FedVGCN 算法，是一个隐私保护的节点分类任务的联邦学习范式，能够推广到现有的 GCN 模型，将计算图数据分成两部分，在同态加密下，双方交换中间结果进行训练，实验结果表明 FedVGCN 在 GraphSage 的情况下是有效的。

Jun, 2021

基于分散框架的图形联邦学习

图形联邦学习在多种场景中都有广泛的应用，需要更多的数据隐私保护。这篇研究论文提出了一种基于去中心化框架以及节点间数据相似性的图形联邦学习方法，通过线性加权聚合节点的梯度信息，实验证明该方法的有效性优于其他方法。

Jul, 2023

FedGT：具有可扩展图变换器的联邦节点分类

提出了一种可扩展的 FedGraphTransformer（FedGT）方法，通过混合注意力机制解决了分布式图神经网络在局部子图更新中缺失链接的问题，以及子图异构性和数据隐私保护的问题。实验证明了 FedGT 的优越性。

Jan, 2024

PPSGCN：基于隐私保护子图采样的分布式 GCN 训练方法

本文提出了一种基于隐私保护子图采样的分布式图卷积网络训练方法（PPSGCN），它避免了现有方法中直接交换不同客户端之间节点特征导致的数据隐私泄露问题，并且通过采样局部节点子集形成全局子图方式大大降低了通信和内存成本，在保护数据隐私的前提下具有更加优异的性能表现。

Oct, 2021

FedGKD: 在联邦图神经网络中释放协作的力量

提出了 FedGKD，一种新的联邦图神经网络框架，利用客户端图数据集提取更好描述任务相关性的任务特征，并引入一种对全局协作结构感知的新型服务器端聚合机制，通过在六个不同规模的真实世界数据集上进行广泛实验，证明该框架的优越性。

Sep, 2023

非 IID 图上的联邦图分类

该文介绍了一种基于图聚类的联邦学习框架 GCFL，它通过动态发现基于 GNN 梯度的本地系统集群，从而降低本地系统拥有的图的结构和特征异质性。该框架通过动态时间规整设计梯度序列聚类机制（GCFL +），其有效地应用于各种现实世界的图形分类任务中。

Jun, 2021

FastGCN: 基于重要性采样的图卷积网络快速学习

本文提出一种名为 FastGCN 的基于 Monte Carlo 方法的图卷积神经网络批量训练方案，实现了对于大型、密集图的高效训练和推理。实验证明该方案与 GCN 和相关模型相比，训练效率极大提高并且预测结果保持准确。

Jan, 2018