本文介绍了多种联邦学习算法及其改进，包括联邦 Shapley 值、FairFedCS 和 S-FedAvg，旨在提升数据源贡献评估、系统鲁棒性和公平性。研究表明，这些方法在多媒体数据集上实现了更高的准确性和公平性，并提出了基于拍卖的模型市场解决方案，以优化客户模型交易和激励机制。