FedGraph: Federated Graph Learning With Intelligent Sampling论文阅读联邦学习因其在分布式机器学习中的隐私保护而引起了研究的广泛关注。然而，现有的联邦学习工作主要集中在卷积神经网络（CNN）上，它不能有效地处理在许多应用中流行的图数据。图卷积网络（GCN）被认为是最有前途的图学习技术之一，但其联邦设置很少被探索。在本文中，我们提出了用于多个计算客户端之间的联邦图学习的联邦图，每个计算客户端都包含一个子图。FedGraph通过解决两个独特的挑战，为跨客户端提供了强大的图形学习能力。首先，传统的GCN训练需要在客户之间进行特征数据共享，从而导致隐私泄露的风险。FedGraph使