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摘要：本发明公开了一种基于关系学习的异构联邦子图学习方法，包括以下步骤：S1.每个参与方利用本地子图数据训练本地图神经网络；S2.关系学习，服务器生成随机图发送给每个参与方，参与方获取随机图的指定边集的预测概率并上传给服务器，服务器动态学习参与方的子图关系矩阵；S3.知识聚合，服务器平均聚合所有参与方上传的知识并通过子图关系矩阵对知识进行加权聚合，为每个参与方生成个性化知识；S4.更新本地图神经网络；S5.重复执行S1‑S4步骤。本发明实现了子图场景下拥有不同架构的参与方的本地模型的协作训练，并且通过关系学习解决了子图间的数据异质性问题。
主权项：1.一种基于关系学习的异构联邦子图学习方法，其特征在于，包括以下步骤：S1.每个参与方利用本地子图数据训练本地图神经网络；S2.关系学习，服务器生成随机图发送给每个参与方，参与方获取随机图的指定边集的预测概率并上传给服务器，服务器动态学习参与方的子图关系矩阵；S3.知识聚合，服务器平均聚合所有参与方上传的知识并通过子图关系矩阵对知识进行加权聚合，为每个参与方生成个性化知识；S4.更新本地图神经网络；S5.重复执行S1-S4步骤。
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百度查询： 电子科技大学 一种基于关系学习的异构联邦子图学习方法
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