图联邦学习系统设计与实现——Python项目源码及文档

资源摘要信息:"本资源为武汉大学计算机科学与技术学院本科生的毕业设计项目，题目为“基于图联邦学习系统设计与实现”，整个项目包含了完整的Python源码和详细的文档说明。项目利用了图联邦学习的机制，旨在解决传统机器学习在处理图结构数据时所面临的隐私保护和计算效率等问题。 项目结构说明： - log文件夹：包含了实验过程中产生的日志文件，主要是记录实验的运行情况，对于理解程序运行过程有帮助，但对主要功能的实现不是必需的。 - simulation文件夹：包含了单机模拟的相关实现，通过这个文件夹下的代码，用户可以模拟联邦学习的过程，但可能需要一定的专业知识来理解和操作。 - model文件夹：包含了FedGCN和FedGraphSage的具体实现，这两种算法是基于图神经网络的联邦学习框架，能够实现子图结构的共享，并在保护数据隐私的同时提升模型训练的效率。 - distributed文件夹：包括了分布式计算的实现代码，这表明项目支持在分布式环境中的运行，大大增强了系统的可用性和可扩展性。 项目特性： 1. 实际运行过且功能正常的代码：开发者强调了代码在上传前已通过严格的测试，确保功能正常，用户可以放心下载使用。 2. 开放性强：适用于计算机相关专业的在校学生、老师、企业员工以及对编程感兴趣的初学者，既可作为学习资源，也可作为课程设计、毕设项目等。 3. 可扩展性：基于项目代码的开放性，其他开发者可以在现有代码基础上进行修改和扩展，实现更多的功能。 文档说明： 项目文件中应包含 README.md 文件，它提供了项目的基本介绍、安装和运行指南，是用户上手该项目的首要参考资料。 使用注意事项： - 本资源仅供学习和研究之用，禁止将其用于商业用途。 - 使用者需具有一定的Python编程基础以及理解机器学习和联邦学习的相关概念。 - 若在理解或运行项目时遇到问题，开发者提供了远程教学服务，可通过私聊进行咨询。 技术关键词： - 图联邦学习：一种结合图神经网络与联邦学习的新方法，可以处理图结构数据，同时保护用户隐私。 - FedGCN：联邦图卷积网络，能够进行图数据的联邦学习。 - FedGraphSage：联邦图卷积网络的一种变体，专注于图结构的子图联邦学习。 - 分布式计算：项目支持在分布式环境中运行，提高计算效率和系统的可扩展性。 开发者鼓励用户基于项目进行研究和开发，以推动图联邦学习领域的进步和应用。"