TY - A2的锣,大庆盟——江,香港非盟-崔,旭盟——杨Kaiwen PY - 2022 DA - 2022/04/07 TI -联合赞助搜索拍卖机制设计学习广告平台SP - 5787491六世- 2022 AB -联合学习具有很强的能力在解决问题方面相关岛屿和隐私保护的数据。然而,在真实的应用场景,参与联合学习难以匹配。例如,两家公司分布在不同的地区不知道另一方也需要联合在信息不对称的情况下学习。因此,很难建立联盟。使供应商和消费者能够找到一个或多个联合学习对象相对满意的在很短的时间内,本文认为建立一个联邦的概念学习广告平台,需要考虑隐私保护数据的事务。赞助搜索拍卖机制设计方法引入到解决问题的参与者的演讲顺序排名广告。由于潜在的恶意竞价问题,发生在使用经典的赞助搜索拍卖机制在联邦的学习情况下,本文提出了一种新型联合赞助搜索拍卖机制基于Myerson定理,改进索引用于经典赞助搜索排名拍卖机制。大量模拟数据集上的实验结果表明,我们建议的方法相当可以选择和等级的数据提供者参与竞买。与其他基准机制相比,恶意投标率显著下降。从长远来看,该机制能鼓励更多的数据提供者参与联合学习平台,从而不断促进建立一个联合学习生态系统。 SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2022/5787491 DO - 10.1155/2022/5787491 JF - Computational Intelligence and Neuroscience PB - Hindawi KW - ER -