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Federated Graph Learning (FGL) ermöglicht die gemeinsame Nutzung von Graphdaten über mehrere Clients hinweg. Mit dem Aufstieg großer Sprachmodelle (LLMs) gewinnen textbasierte Attribute in FGL‑Graphen zunehmend an Bedeutung. Das neue Paradigma DANCE (Dynamic, Available, Neighbor‑gated Condensation) nutzt gezielt LLMs, um diese Textinformationen zu verarbeiten und in das Graphmodell zu integrieren.

Federiertes Graph-Lernen (FGL) erlaubt es, Graph Neural Networks (GNNs) über verteilte Teilgraphen hinweg zu trainieren, ohne rohe Daten preiszugeben. Obwohl viele FGL-Methoden beeindruckende Gesamtergebnisse liefern, zeigen neue Untersuchungen, dass diese durchschnittlichen Leistungen oft stark benachteiligte Knotengruppen verschleiern.

In der Welt des Federated Graph Learning (FGL) stellen unterschiedliche Datenquellen – etwa die Nutzerprofile von Twitch-Gamern oder die mehrsprachigen Wikidata-Netze – ein großes Problem dar: die einzelnen Client‑Modelle entwickeln sich in inkompatible Richtungen. Das führt dazu, dass herkömmliche Aggregationsverfahren instabil und wenig effektiv sind.