我们提出了一种基于联邦学习的隐私保护多标签传播算法，能够在保证数据隐私的前提下，实现图节点标签的高效传播。通过联邦学习框架，我们的方法避免了数据集中化，从而有效保护了数据的隐私。实验结果表明，该方法在准确性和隐私保护方面均表现优异，具有广泛的实际应用前景。
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2024-12-26（已编辑）
我们提出了一种基于联邦学习的隐私保护多标签传播算法，能够在保证数据隐私的前提下，实现图节点标签的高效传播。通过联邦学习框架，我们的方法避免了数据集中化，从而有效保护了数据的隐私。实验结果表明，该方法在准确性和隐私保护方面均表现优异，具有广泛的实际应用前景。
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