论文标题：Federated learning-outcome prediction with multi-layer privacy protection

期刊：Frontiers of Computer Science

作者：Yupei ZHANG, Yuxin LI, Yifei WANG, Shuangshuang WEI, Yunan XU, Xuequn SHANG

发表时间：15 Dec 2024

DOI： 10.1007/s11704-023-2791-8

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学习成果预测（LOP）是教育路线中一个长期存在的关键问题。许多研究为开发有效的模型做出了贡献，但由于隐私保护的问题，常常出现数据短缺和对不同使用场景泛化能力较弱的问题。

为了解决这一挑战，西北工业大学尚学群、张育培等撰写了研究论文：具有多层隐私保护的联邦学习成果预测。

文章信息

标 题：

Federated learning-outcome prediction with multi-layer privacy protection

引用格式：

Yupei ZHANG, Yuxin LI, Yifei WANG, Shuangshuang WEI, Yunan XU, Xuequn SHANG. Federated learning-outcome prediction with multi-layer privacy protection. Front. Comput. Sci., 2024, 18(6): 186604

阅读原文：

文章概述

文章旨在提出使用联邦学习框架的分布式成绩预测模型，保留客户端的隐私数据并通过全局模型进行交流，提升学习成果预测模型的泛化性能和预测精度。

技术步骤

通过局部子空间学习显式的保留局部特征，采用多层隐私保护分层保护私有特征，以实现学习成果预测客户端上高性能的分类器。

实验结果

大量实验结果表明，基于本文提出的具有多层隐私保护的联邦学习成果预测技术，受益于所提出的局部子空间学习和多层隐私保护，并在学习成果预测任务上具有优秀的性能表现。

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Frontiers of Computer Science

Frontiers of Computer Science （FCS）是由教育部主管、高等教育出版社和北京航空航天大学共同主办、SpringerNature 公司海外发行的英文学术期刊。本刊于 2007 年创刊，双月刊，全球发行。主要刊登计算机科学领域具有创新性的综述论文、研究论文等。本刊主编为周志华教授，共同主编为熊璋教授。编委会及青年 AE 团队由国内外知名学者及优秀青年学者组成。本刊被 SCI、Ei、DBLP、INSPEC、SCOPUS 和中国科学引文数据库（CSCD）核心库等收录，为 CCF 推荐期刊；两次入选“中国科技期刊国际影响力提升计划”；入选“第4届中国国际化精品科技期刊”；入选“中国科技期刊卓越行动计划项目”。

《前沿》系列英文学术期刊

由教育部主管、高等教育出版社主办的《前沿》（Frontiers）系列英文学术期刊，于2006年正式创刊，以网络版和印刷版向全球发行。系列期刊包括基础科学、 、工程技术和人文社会科学四个主题，是我国覆盖学科最广泛的英文学术期刊群，其中12种被SCI收录，其他也被A&HCI、Ei、MEDLINE或相应学科国际权威检索系统收录，具有一定的国际学术影响力。系列期刊采用在线优先出版方式，保证文章以最快速度发表。

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