图神经网络和图联邦学习的区别

图神经网络和图联邦学习都是针对图数据的机器学习方法，但是它们的应用场景和研究重点有所不同。

图神经网络主要是针对单一图的机器学习问题，其通过将图中节点和边的信息编码为向量形式，然后利用神经网络模型进行训练和预测。与传统的神经网络相比，图神经网络需要考虑节点和边之间的拓扑结构和关系，因此需要设计一些特殊的网络结构，如Graph Convolutional Network (GCN)、Graph Attention Network (GAT)等。图神经网络在推荐系统、社交网络分析、生物信息学等领域有广泛应用。

而图联邦学习则是针对多个分布式图的机器学习问题，其目标是在不共享原始数据的前提下，实现多个数据源之间的协作学习。与传统的联邦学习相比，图联邦学习需要考虑每个分布式图之间的拓扑结构和异构性，并且需要保证联邦学习算法的安全性和隐私性。图联邦学习在分布式图数据挖掘、医疗健康等领域有广泛应用。