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Federated Graph Learning: Current Status, Prospects, and Challenges
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DOI：10.1007/978-981-95-3320-6_3.png)
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摘要
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本文综述了联邦图聚类技术的进展，该技术结合图论与联邦学习，能够在分布式数据上进行聚类分析的同时确保隐私。通过允许多个数据持有方在不共享原始数据的情况下协同构建和优化聚类模型，联邦图聚类在医疗保健、金融和社会网络等敏感领域尤为重要，这些领域的数据通常呈现去中心化特点。我们分析了现有算法，评估了它们在不同应用中的性能和优势，并探讨了通信效率、模型收敛性和可扩展性等挑战。本综述强调了联邦图聚类在跨域协作和隐私保护方面的巨大潜力，呼吁进一步研究以提升算法的实用性和可扩展性，以满足隐私敏感环境中日益增长的数据分析需求。
Keyword:
Federated Graph Clustering
Privacy Preservation
Distributed Data
Clustering Analysis
Communication Efficiency
Scalability
期刊
机构
引用论文
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