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跨领域的联邦学习与基于记录的个性化差分隐私
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
介绍了rPDP-FL框架，用于跨域FL的个性化差分隐私记录。采用两阶段混合抽样方案满足不同隐私需求。提出了Simulation-CurveFitting解决方案，解决了q和ε之间的非线性相关性。评估结果显示，该解决方案相比基线有显著性能提升。
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关键要点
- 介绍了rPDP-FL框架，用于跨域FL的个性化差分隐私记录。
- 采用两阶段混合抽样方案，满足不同隐私需求。
- 提出了Simulation-CurveFitting解决方案，解决了q和ε之间的非线性相关性。
- 评估结果显示，该解决方案相比基线有显著性能提升。
