FedIA: Neue Methode für domänenrobustes Federated Graph Learning
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.
