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图神经网络中层级式联邦学习的训练框架设计与实现路径1

图神经网络中层级式联邦学习的训练框架设计与实现路径

1.图神经网络与层级式联邦学习概述

1.1图神经网络基础架构

图神经网络（GNN）是一种处理图结构数据的深度学习模型，其基本架构包括节

点特征提取、聚合和更新等步骤。在节点特征提取阶段，每个节点的初始特征通常由其

自身的属性值表示。聚合过程则是将节点的邻居特征进行整合，常见的聚合方式有求

和、平均和最大值等操作。更新步骤是将聚合后的特征与节点自身的特征进行融合，以

生成新的节点表示。例如，在社交网络分析中，节点可以代表用户，边表示用户之间的

关系，通过GNN可以学习到用户的兴趣爱好等潜在特征，进而用于好友推荐等任务。

GNN的这种架构使其能够有效地捕捉图中的结构信息和节点间的复杂关系，为图数据

的分析和挖掘提供了强大的工具。

1.2层级式联邦学习原理

层级式联邦学习是一种分布式机器学习方法，旨在解决数据分布在不同设备或机

构上且无法直接共享的问题。其基本原理是将数据所有者按照一定的层级结构组织起

来，每个层级的节点负责对本地数据进行模型训练，并将训练得到的模型参数或梯度信

息逐层上传至上级节点。在最顶层的节点对来自下层的模型参数进行聚合，得到全局

模型。例如，在一个医疗保健场景中，多家医院作为数据所有者，它们分布在不同的地

区，每家医院负责对本地患者的医疗数据进行初步训练，然后将训练结果上传至区域医

疗中心，区域医疗中心再将各医院的模型参数进行融合，最后上传至国家级医疗数据中

心进行全局模型的构建。这种层级式结构不仅保证了数据的隐私和安全，还能够有效地

利用分布式的数据资源，提高模型的泛化能力和准确性。

2.训练框架设计

2.1分层架构设计

在图神经网络（GNN）中引入层级式联邦学习的训练框架时，分层架构设计是核心

环节。该架构将参与联邦学习的节点按照层级组织，每一层的节点负责特定的任务，从

而实现高效的分布式训练。

•层级划分：通常将架构划分为客户端层、区域中心层和全局中心层。客户端层包

括各种设备或机构，如移动设备、医院、金融机构等，它们直接持有数据。区域中

2.训练框架设计2

心层负责管理一定范围内的客户端，对来自客户端的模型参数进行初步聚合。全

局中心层则负责最终的全局模型构建，它从各区域中心获取聚合后的参数，生成

全局模型并将其分发回各层级。

•数据隐私保护：在每一层，数据仅在本地进行处理，不会直接共享原始数据，从

而最大程度地保护数据隐私。例如，在金融领域，不同银行作为客户端层，它们

对本地客户的交易数据进行初步训练，仅将模型参数上传至区域金融中心，区域

中心再将这些参数聚合后上传至国家级金融监管机构，最终构建全局模型。这种

分层架构确保了客户数据的安全性，避免了数据泄露风险。

•模型更新机制：在分层架构中，模型更新是逐层进行的。客户端层的模型更新依

赖于本地数据和来自上级节点的全局模型参数。区域中心层和全局中心层则根据

下层上传的参数进行聚合和优化。例如，在社交网络分析中，每个用户设备作为

客户端，根据本地用户的社交行为数据更新本地模型，然后将参数上传至区域中

心。区域中心结合多个客户端的参数进行聚合，生成区域模型，并上传至全局中

心。全局中心综合所有区域的模型参数，生成全局模型并分发回各层级，实现模

型的全局更新。

2.2通信机制设计

通信机制是层级式联邦学习训练框架中实现各层级之间信息传递的关键。高效的

通信机制能够确保模型参数的快速、准确传输，从而提高整个训练过程的效率。

•通信协议选择：采用高效且可靠的通信协议是通信机制设计的基础。例如，使用

TCP/IP协议来保证数据传输的可靠性，同时结合UDP协议的高效性，在保证数

据完整性的前提下提高传输速度。在实际应用中，如在物联网场景中，传感器设

备作为客户端层，通过无线网络将训练参数上传至区域中心。选择合适的通信协

议能够确保参数在传输过程中的低延迟和高吞吐量。