基于联邦学习的政务大数据平台应用研究

吴坚平, 陈超超, 金加和, 吴春明

In: 大数据, Jg. 10 (2024), Heft 3, S. 40-54

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当前数字政府建设已进入深水区，政务大数据平台作为数据底座支撑各类政务信息化应用，其隐私数据的安全性和合规性一直被业界广泛关注。联邦学习是一类解决数据孤岛的重要方法，基于联邦学习的政务一体化大数据平台应用具有较高的研究价值。首先，介绍政务大数据平台及联邦学习应用现状；然后，分析政务大数据平台面临的隐私数据的采集、分类分级、共享三大管理挑战；接着，阐述基于联邦学习的推荐算法和隐私集合求交技术的解决方法；最后，对政务大数据平台隐私数据的未来应用进行了总结和展望。

Titel:	基于联邦学习的政务大数据平台应用研究
Autor/in / Beteiligte Person:	吴坚平, 陈超超, 金加和, 吴春明
Link:	View record in DOAJ (Volltext) https://www.infocomm-journal.com/bdr/CN/10.11959/j.issn.2096-0271.2024032 https://doaj.org/toc/2096-0271
Zeitschrift:	大数据, Jg. 10 (2024), Heft 3, S. 40-54
Veröffentlichung:	China InfoCom Media Group, 2024
Medientyp:	academicJournal
ISSN:	2096-0271 (print)
DOI:	10.11959/j.issn.2096-0271.2024032
Schlagwort:	政务大数据联邦学习推荐算法隐私集合求交 Electronic computers. Computer science QA75.5-76.95
Sonstiges:	Nachgewiesen in: Directory of Open Access Journals Sprachen: Chinese Collection: LCC:Electronic computers. Computer science Document Type: article File Description: electronic resource Language: Chinese

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