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面向数据异构的个性化联邦学习方法研究

一、引言

随着信息技术和移动互联网的快速发展，大数据时代的到来使得数据的异构性愈发显著。数据异构问题在个性化推荐、医疗诊断、智能交通等多个领域中显得尤为突出，严重影响了数据分析和模型训练的准确性。为了解决这一问题，本文提出了一种面向数据异构的个性化联邦学习方法，旨在通过联邦学习的方式，在保护数据隐私的同时，实现异构数据的融合与利用，提高模型的个性化与准确性。

二、研究背景与意义

在传统的机器学习和深度学习中，数据通常需要在中心服务器上进行集中处理和分析。然而，随着数据量的不断增长和隐私保护意识的提高，数据异构问题逐渐凸显出来。不同来源、不同格式、不同质量的