English(EN) FedPS: Federated Preprocessing for structured data via aggregated Statistics

FedPS框架为联邦学习实现隐私保护的数据预处理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-09-04 04:00

研究人员推出FedPS，一个用于联邦数据预处理的新型框架。该系统支持多方协作机器学习模型训练，而无需共享原始数据。FedPS利用数据草图技术高效地汇总本地数据集，保留关键统计信息。该框架支持特征缩放、编码、离散化和缺失值插补的联邦算法，将贝叶斯线性回归等预处理模型扩展到横向和纵向联邦学习场景。 AI

影响通过解决关键数据预处理挑战，增强了协作机器学习模型训练的隐私性和效率。

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arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Xuefeng Xu, Graham Cormode · 2026-09-04 04:00

FedPS：通过聚合统计进行结构化数据的联邦预处理

arXiv:2602.10870v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Federated Learning (FL) enables multiple parties to collaboratively train machine learning models without sharing raw data. However, before training, data must be preprocessed to address missing values, inconsistent format…

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