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面向非独立同分布数据的联邦梯度提升决策树

赵雪 李晓会

计算机应用研究2023,Vol.40Issue(7):2184-2191,8.
计算机应用研究2023,Vol.40Issue(7):2184-2191,8.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2022.12.0764

面向非独立同分布数据的联邦梯度提升决策树

Federated gradient boosting decision tree for non-IID dataset

赵雪 1李晓会1

作者信息

  • 1. 辽宁工业大学电子与信息工程学院,辽宁锦州121000
  • 折叠

摘要

关键词

联邦学习/梯度提升决策树/非独立同分布/局部敏感哈希

Key words

federated learning/gradient boosting decision tree/non-independent and identical distribution(non-IID)/lo-cality sensitive hash(LSH)

分类

信息技术与安全科学

引用本文复制引用

赵雪,李晓会..面向非独立同分布数据的联邦梯度提升决策树[J].计算机应用研究,2023,40(7):2184-2191,8.

基金项目

国家自然科学基金青年科学基金资助项目(61802161) (61802161)

辽宁省应用基础研究计划项目(2022JH2/101300278,2022JH2/101300279) (2022JH2/101300278,2022JH2/101300279)

计算机应用研究

OA北大核心CSCDCSTPCD

1001-3695

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