K-Core Structure Feature Encoding-Based Enhanced Federated Graph Learning Framework
Rattachement africain : cn. Niveau de preuve : code pays fourni par la source.
Le résumé fourni par la source
Federated Graph Learning (FGL) demonstrates tremendous potential in distributed graph data analysis and modeling. The rapid growth of graph data and the increasing awareness of privacy protection make FGL research highly valuable. However, its development faces two critical challenges: the non-IID problem in heterogeneous graphs and low communication efficiency. This study proposes an Enhanced FGL framework based on K-core Structure Feature Encoding (FedKcore) to utilize various heterogeneous graphs efficiently. The nested chain structure containing rich information and linear encoding time make K-core structural attributes highly suitable for graph enhancement and aggregate sharing on edge devices. Client personalization capabilities are enhanced by combining original features with K-core attributes for local training. To improve convergence speed and overcome the non-IID challenge, we aggregate and share only the learnable parameters related to K-core attributes. Upon this, the introduced Circle Loss function optimizes feature space and boundaries, enhancing the performance of K-core attributes. Extensive experiments on heterogeneous graphs show that, compared to the state-of-the-art FedStar, FedKcore improves accuracy by over 1.3% and speeds up convergence by 1.3 times.
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Le contrôle bibliographique ouvert
DOI retrouvé dans Crossref DOI retrouvé ; titre concordant.
- Titre Crossref
- K-Core Structure Feature Encoding-Based Enhanced Federated Graph Learning Framework
- Date Crossref
- 01/08/2025
- Éditeur
- Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE)
- Type
- journal-article
Ce recoupement confirme des métadonnées liées au DOI. Il ne confirme ni la méthode ni les conclusions de l’étude, et il ne compte pas comme une seconde source scientifique indépendante.
Où se fait cette recherche
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South China University of Technology pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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South China Normal University pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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Chinese University of Hong Kong pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Computer Science and Engineering pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
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School of Science and Engineering (SSE) pays non établi dans la noticeUniversité ou école supérieure
South China University of Technology, South China Normal University et Chinese University of Hong Kong, avec 2 autres affiliations.
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