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基于时空数据联邦的安全k近邻查询分析: 2024年; [目的/意义]时空数据联邦指的是基于联邦学习框架,在不共享具体数据的情况下,协同多个时空数据持有者进行查询和计算.这种方式可以实现较为精确的查询结果,而且能保证数据的安全.[方法/过程]提出了一种轻量级的联邦kNN查询方法FedkNN,允许不同数据持有者协作完成kNN查询,而无需共享位置数据,从而避免将数据持有者的信息暴露给不受信任的聚合服务器,并且易于部署和实施.[结果/结论]通过在真实世界数据集和合成数据集上实验,FedkNN算法在运行时间和通信成本方面优于现有算法,同时实现了与现有算法相当的准确度.; 王腾左军瑞; 关键词：KNN查询空间查询网络空间安全

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王腾