arXiv ID:
2602.15510
arXiv 提交日期: 2026-02-17
联邦图神经网络中全局聚合的几何一致性研究 / On the Geometric Coherence of Global Aggregation in Federated GNN
1️⃣ 一句话总结
这篇论文发现,在跨域联邦图神经网络中,直接聚合来自不同结构客户端的模型更新会破坏信息传递的几何一致性,导致模型性能下降,并提出了一种名为GGRS的服务器端框架,通过几何准则来调控更新,从而在保护隐私的同时维持全局消息传递的有效性。