[发明专利]一种面向数据流通的联邦学习忘却机制及方法在审
| 申请号： | 202310414143.6 | 申请日： | 2023-04-18 |
| 公开（公告）号： | CN116485430A | 公开（公告）日： | 2023-07-25 |
| 发明（设计）人： | 黄建国;钱敬;唐浩竣;魏宗正;王鹏飞 | 申请（专利权）人： | 大连理工大学 |
| 主分类号： | G06Q30/0201 | 分类号： | G06Q30/0201;G06N20/00;G06F18/213;G06Q30/0283;G06F21/62 |
| 代理公司： | 辽宁鸿文知识产权代理有限公司 21102 | 代理人： | 王海波 |
| 地址： | 116024 辽*** | 国省代码： | 辽宁;21 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种面向数据流通的联邦学习忘却机制及方法，属于深度学习技术领域。该方法使用联邦学习技术实现数据的隐式流通，并基于Shaply值对市场中的数据贡献者进行奖励与惩罚分配，同时还运用联邦学习忘却算法实现数据交易过程中的撤销。本发明解决了数据流通交易过程中存在的数据确权难、交易定价难、隐私保护难、流通交易难等问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 面向 数据 流通 联邦 学习 忘却 机制 方法 | ||
【主权项】：
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