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Vertical Federated Learning for Failure-Cause Identification in Disaggregated Microwave Networks
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出了一种垂直联邦学习（VFL）方法，用于识别分解微波网络中的故障原因，克服了现有故障管理方案的局限性。研究表明，VFL方法在多供应商场景下的F1分数与集中式方案相近，同时确保了敏感数据的安全性，显示了其在新型网络管理中的可行性。
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关键要点
- 本研究提出了一种垂直联邦学习（VFL）方法，用于识别分解微波网络中的故障原因。
- VFL方法克服了现有故障管理方案仅适用于单一实体管理的局限性。
- 研究表明，VFL方法在多供应商场景下的F1分数与集中式方案相近，差异不超过1%。
- VFL方法确保了敏感数据的最小泄露，显示了其在新型网络管理中的可行性和重要性。
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