본 논문은 그래프 구조 데이터 상에서의 연합 학습(Federated Learning, FL)의 비IID(Independent and Identically Distributed) 문제, 특히 각 클라이언트가 전체 그래프에서 샘플링된 서로 다른 서브그래프를 가지는 경우에 집중합니다. 제안하는 FedAux (Federated learning with Auxiliary projections)는 원시 데이터나 노드 임베딩을 공유하지 않고 이질적으로 분포된 지역 모델을 정렬, 비교, 집계하는 개인화된 서브그래프 FL 프레임워크입니다. 각 클라이언트는 지역 GNN과 학습 가능한 보조 투영 벡터(APV)를 함께 학습하여 노드 임베딩을 1차원 공간으로 투영합니다. 소프트 정렬 연산과 경량 1D 합성곱을 통해 정렬된 공간에서 임베딩을 개선하고, APV는 클라이언트 특정 정보를 효과적으로 포착합니다. 학습 후, 이 APV는 서버가 클라이언트 간 유사도를 계산하고 유사도 가중치 매개변수 혼합을 수행하는 데 사용되는 압축된 시그니처 역할을 하며, 개인화된 모델을 생성하면서 클라이언트 간 지식 전달을 유지합니다. 또한, 수렴성과 설계의 합리성을 확립하기 위한 엄격한 이론적 분석을 제공합니다. 다양한 그래프 벤치마크에 대한 실험적 평가는 FedAux가 정확도와 개인화 성능 모두에서 기존 기준보다 상당히 우수함을 보여줍니다.
