text: Federated Graph Neural Networks:Overview,Techniques and Challenges
  首发于 联邦学习&图神经网络 Federated Graph Neural Networks: Overview, Techniques and Challenges antrn 西安电子科技大学 计算机科学与技术博士在读综述:FL+GNN
  这导致了近年来联邦图神经网络(FedGNNs)研究的快速发展。
  1 Introduction GNN可以通过考虑从底层图拓扑中提取的邻域信息来提高节点嵌入的质量。
  联邦学习(FL)是一种分布式协作机器学习范式，是处理这种数据隔离挑战的一种很有前途的方法。
  这两种发展趋势的融合激发了近年来联邦图神经网络(FedGNNs)领域的出现，该领域在2021年得以快速发展。
  在本文中，我们通过提供对关于FedGNN的现有文献的全面综述来弥补这一差距。
  它提供了一个紧密集成的视图，以帮助读者理解这两个领域如何相互补充。
  2 Terminology and Taxonomy 在本节中，我们将解释GNN和FL字段所使用的关键术语，并介绍所提出的三层FedGNN分类法。
  在FL中，如果具有敏感本地数据的数据所有者由一个被称为服务器的中心实体协调，则可以被称为客户端。
  GNN和FL都涉及到一个“聚合”操作。
  2.2 The Proposed 3-Tiered FedGNN Taxonomy 所提出的三层FedGNN分类法如图1所示。
  这个全局视图还使服务器能够在训练期间估计图的拓扑，而不是要求预先知道图的拓扑。
  在第二类中，数据所有者与图的拓扑没有关联。
  3 Data Owners Related by a Graph 在本节中，我们将介绍FedGNN研究的类别，它假定数据所有者由一个图关联。
  3.1 FedGNNs with a Central Server 图2说明了集中式fedgnn的情况。
  服务器执行两个协调活动。
  在中，FedGNN被建模为一个二层优化问题。
  在中，服务器用高斯随机生成的边重建客户端之间的缺失的边，并将它们广播给所有客户端，以更新其局部图。
  中的服务器生成一个由FL客户端上传的节点嵌入的全局伪图，并将其分发给客户端，以更新其本地图，以便进行GCN模型训练。
  在中，基于局部子图数据和近邻客户端为每个客户端训练一个缺失的边生成器。
  在中，作者假设客户端本地数据由来自多个域的图像组成，服务器可以在训练过程中生成和更新域关系图拓扑。
  在中，FedGNN的研究重点开始转向数据隐私保护。
  3.2 FedGNNs without a Central Server 图3说明了分散的fedgnn的情况。
  在这种设置中，数据所有者与其邻居进行通信，并通过基于图拓扑聚合其模型参数来更新其本地FL模型:
  是第一个考虑在分散的FL设置中数据所有者之间的图连通性的工作。
  都将分散的FedGNN训练建模为一个分布式优化问题，并对其收敛性错误率和泛化错误率进行了理论分析。
  为了提高通信效率，提出了一个多服务器的FedGNN体系结构。
  在这种情况下，每个数据所有者将一个图的拉普拉斯正则化合并到目标函数中，使来自邻近客户机的模型参数相似，以解决非IID数据问题:
  Tr(·)是迹操作。
  提出了一种采用拉普拉斯正则化的联合多任务学习(FMTL)方案，将不同的模型适应局部数据，以解决非IID数据问题。
  还提出了一种FMTL方案来解决分布式多标签图数据的non-IID问题。
  4 Data Owners not Related by a Graph 在本节中，我们将介绍FedGNN的研究工作，它假设数据所有者不与图相关联。
  在中，提出了一个FedGNN框架，用于学习医院的连接大脑模板(CBT)。
  提出了一种FedGNN方案来对分布式图数据集中的分子属性进行分类。
  服务器执行自上而下的双分区聚类，基于每个客户端的梯度动态聚类客户端，并以聚类方式使用FedAvg进行FL聚合。
  在中，提出了FedGNN方案，以在不同焦点的分布式引文网络中对论文进行分类。
  在中，FedGNN正在社会推荐环境中进行研究。
  4.2 Clients with Partially Overlapping Nodes 图5说明了客户端本地数据集中的节点部分重叠的情况。
  在中，研究了重叠节点对FedGNN的影响，但没有考虑重叠节点之间的相应关系。
  将GNN聚合步骤中相邻节点特征的加权求和操作替换为最大/最小池化操作，以避免重叠节点中的重复计算。
  GNN的执行在每个客户机和服务器之间进行每层的分割。
  成对知识图(KGs)中的重叠节点被用来翻译跨客户机的知识嵌入。
  4.3 Clients with Completely Overlapping Nodes 图6说明了客户端拥有完全重叠的节点的情况。
  5 Promising Future Research Directions 作为一个新兴的领域，FedGNN的研究正开始获得关注。
  使用门控循环单元从每个FL客户端内的动态图数据中提取时间特征的工作已经开始出现。
  然而，在通过图关联的FL客户端设置中，客户端之间的关系也可以随着时间的推移而发展。
  因此，在这种设置下实现可解释性甚至更具挑战性。
  将可解释性纳入FedGNN需要共同考虑相关涉众对可解释性的需求，同时平衡有效地保护隐私和训练模型的目标。