深入解析子图联邦学习：缺失邻居生成策略（FedSage与FedSage+）

随着大数据和人工智能技术的快速发展，图数据学习已经成为众多领域的重要工具，如社交网络分析、推荐系统、生物信息学等。然而，在实际应用中，图数据往往分散在不同的数据持有者手中，无法直接应用传统的图学习算法。为了解决这一问题，研究者们提出了一种新的图学习框架——子图 联邦学习 （Subgraph Federated Learning）。

子图联邦学习的基本思想是将全局图数据划分为多个局部子图，每个子图由一个数据持有者控制。然后，通过联合学习的方式，从多个局部子图中学习全局的图信息。这种方法可以在保护数据隐私的同时，实现全局图数据的挖掘。

然而，子图联邦学习面临一个挑战：如何在多个局部子图之间进行有效的学习？由于局部子图可能具有不同的特征和结构，如果直接进行全局学习，可能会导致学习效果不佳。为了解决这一问题，研究者们提出了FedSage方法。

FedSage方法基于FedAvg算法，训练一个GraphSage模型。GraphSage是一种基于节点邻域的图卷积 神经网络 ，它可以在局部子图上学习节点的特征表示。通过FedAvg算法，可以将多个局部子图上的GraphSage模型进行联合训练，从而学习到全局的图信息。

然而，子图联邦学习还面临另一个挑战：如何处理局部子图之间的缺失链接？在实际应用中，由于数据隐私和 安全 等问题，局部子图之间可能存在缺失链接。这些缺失链接会破坏图结构的完整性，影响学习效果。为了解决这个问题，研究者们提出了FedSage+方法。

FedSage+方法在FedSage的基础上，训练一个缺失邻居生成器。该生成器的任务是生成局部子图中缺失的邻居节点，从而恢复图结构的完整性。具体而言，对于每个数据持有者，首先通过随机排除一些节点和相关链接来构造缺失子图。然后，根据排除的邻居节点来训练生成器，使其能够生成子图内潜在的缺失链接。在训练过程中，生成器会不断优化，直到能够生成高质量的缺失邻居。