圖聯(lián)邦學習：問題、方法與挑戰(zhàn)

摘要： 圖作為一種高效、靈活、通用的數(shù)據(jù)結構，在多個學科領域得到了廣泛應用。近年來，基于圖的深度學習算法不斷涌現(xiàn)，并在社交網絡、生物信息學、推薦系統(tǒng)等領域取得顯著成效。盡管公開的圖數(shù)據(jù)量在增加，但高質量的數(shù)據(jù)往往分散在不同的數(shù)據(jù)所有者手中。隨著社會對數(shù)據(jù)隱私保護要求的提高，現(xiàn)有的圖學習算法面臨著許多挑戰(zhàn)。圖聯(lián)邦學習作為一種有效的解決方案應運而生。文中系統(tǒng)回顧了圖聯(lián)邦學習領域近五年的研究... （共12頁）