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  1. TOOL · CL_36594 ·

    联邦填充框架应对异构特征空间

    研究人员开发了 FedHF-Impute，这是一个用于联邦学习的新框架，解决了异构特征空间的挑战。该方法能够更有效地填充分散客户端中的缺失数据，即使它们的特征集不重叠。通过采用共享的全局特征图和消息传递，FedHF-Impute 实现了相关特征之间的间接知识转移，显著提高了具有部分模式重叠的数据集的填充准确性。