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基于航空旅客隐私数据保护的联邦学习算法应用模型研究 被引量：1
1
作者 郭睿 陈涛 刘志强 《信息网络安全》 CSCD 北大核心 2020年第S01期35-39,共5页
文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大... 文章对目前人工智能算法在航空领域存在的数据孤岛问题和数据隐私保护问题进行分析,并提出面向数据隐私保护的联邦学习航空出行预测方法。在数据隐私保护的前提下,融合高铁出行数据、第三方应用APP记录的居民消费数据进行联邦学习,极大提高了航空出行预测的准确性和可靠性,同时解决了多企业多行业数据融合机器学习带来的数据隐私保护问题。 展开更多
关键词 数据孤岛 数据隐私保护 出行预测 联邦学习
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