【摘 要】
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联邦学习通过聚合多方本地模型成为数据共享的新模式.现有的联邦学习激励机制有效缓解了完全信息下的数据供给不足问题,但仍面临搭便车、不公平、不可信等挑战.为此,本文提出了一种基于区块链和贝叶斯博弈（Bayesian game）的不完全信息联邦学习激励机制,通过量化数据供给方的成本效用与数据需求方的支付报酬对数据交易过程建模,采用沙普利值（Shapley value）实现了数据供给方报酬分配的公平性.在
【基金项目】
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国家重点研发计划（批准号:2017YFB1400700）； 国家自然科学基金（批准号:62072487）； 北京市自然科学基金（批准号:M21036）； 北京联合大学教育科学研究课题（批准号:JK202114）和北京联合大学科研专项（批准号:ZK30202101）资助项目；
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联邦学习通过聚合多方本地模型成为数据共享的新模式.现有的联邦学习激励机制有效缓解了完全信息下的数据供给不足问题,但仍面临搭便车、不公平、不可信等挑战.为此,本文提出了一种基于区块链和贝叶斯博弈（Bayesian game）的不完全信息联邦学习激励机制,通过量化数据供给方的成本效用与数据需求方的支付报酬对数据交易过程建模,采用沙普利值（Shapley value）实现了数据供给方报酬分配的公平性.在交易模型中考虑到参与个体的异质性与隐私保护,将数据供给方的资源配置策略构建为不完全信息的贝叶斯博弈模型,通过优化本地模型训练策略实现对数据供给方的激励作用.本文进一步分析了激励机制的有效性与行动策略的可信性,提出一种隐私保护的贝叶斯博弈行动策略共识算法（privacy-preserving Bayesian game action strategy consensus algorithm, PPBG-AC）,该算法使数据供给方在基于区块链的数据交易平台下实现了贝叶斯纳什均衡.方案对比与理论分析表明本文提出的不完全信息联邦学习激励机制保障了数据供给方利益分配的公平性与资源配置的可信性,基于实际公开数据集的仿真实验与性能评估验证了激励机制的有效性.
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