典型文献
隐私计算场景下数据质量治理探索与实践
文献摘要：
隐私计算是一种新型数据处理技术,可以在保护数据隐私及安全的前提下,实现数据价值转化和流通.然而隐私计算场景中"数据可用不可见"的特性给传统的数据质量治理工作带来了很大的挑战,业界尚缺乏完善的解决方案.针对上述问题,提出一种适用于隐私计算场景的数据质量治理方法与流程,构建了本地与多方两个层级的数据质量评估体系,能够兼顾本地域及联邦域的数据质量治理工作,同时提出了一种数据贡献度衡量方法,对隐私计算的长效激励机制进行探索,从而提升隐私计算的数据质量,并提高计算结果的精度.
文献关键词：
隐私计算;联邦学习;数据质量治理;数据贡献度
中图分类号：
作者姓名：
张燕;杨一帆;伊人;罗圣美;唐剑飞;夏正勋
作者机构：
星环信息科技(上海)股份有限公司,上海 200233
文献出处：
引用格式：
[1]张燕;杨一帆;伊人;罗圣美;唐剑飞;夏正勋-.隐私计算场景下数据质量治理探索与实践)[J].大数据,2022(05):55-73
A类：
数据贡献度
B类：
隐私计算,数据质量治理,算是,数据处理技术,数据隐私,数据价值,价值转化,数据可用不可见,治理工作,尚缺,治理方法,数据质量评估,质量评估体系,联邦学习
AB值：
0.229837
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