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Generalizable federated graph contrastive learning
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AI
DOI：10.1016/j.eswa.2026.131910.png)
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摘要
En 中文
• 提出了一种适用于无标签和噪声图的通用联邦图对比学习方法。
• 客户端仅传输嵌入簇以进行安全协作。
• 预训练模型用于去噪并锐化类别质心以增强对齐。
• 大量实验表明，该方法相较于强大的基线方法具有一致的增益。
期刊
IF:
7.5
论文数:
3.0W
被引数:
10.2W
机构
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