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基于联邦学习的跨域数据共享方法论文
摘要：
本文针对跨域数据共享中的隐私保护问题，提出了一种基于联邦学习的跨域数据共享方法。该方法通过联邦学习技术，实现了不同领域数据在共享过程中的隐私保护，同时保证了数据质量和共享效率。本文首先分析了联邦学习在跨域数据共享中的应用优势，然后详细阐述了所提方法的原理、设计以及实验结果，最后对方法进行了总结和展望。
关键词：联邦学习；跨域数据共享；隐私保护；数据质量；共享效率
一、引言
随着大数据时代的到来，跨域数据共享已成为推动数据科学研究和产业发展的重要手段。然而，在跨域数据共享过程中，如何保护用户隐私和数据安全成为一大挑战。为了解决这一问题，本文提出了一种基
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