本研究提出FLMarket系统，旨在解决联邦学习中的数据定价机制不足问题。该系统结合两阶段拍卖与安全协议，提升了数据的效用和隐私保护。实验结果表明，FLMarket选定的客户端训练精度提高超过10%，且准确度和运行速度显著提升。