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资源高效的聚类协同联邦学习客户端选择方法
计算机科学与技术 | 更新时间：2026-02-03

    • 资源高效的聚类协同联邦学习客户端选择方法

    • Resource-efficient clustering collaborative federated learning client selection method

    • “针对联邦学习中客户端资源与数据异构性问题，专家提出资源高效聚类协同联邦学习客户端选择方法，实验表明该方法可减少全局训练时间，实现训练效率与全局模型准确率良好平衡。”
    • 吉林大学学报（工学版）   2025年55卷第10期 页码：3337-3345
    • 作者机构：

      吉林大学 计算机科学与技术学院，长春 130012

    • 作者简介：

      李强（1975-），男，教授，博士. 研究方向：隐私保护，安全计算，人工智能安全，网络攻击检测. E-mail：li_qiang@jlu.edu.cn

      孟祥宇（1988-），男，副教授，博士. 研究方向：网络与信息安全，国产操作系统.E-mail： xiangyumeng@jlu.edu.cn

    • 基金信息：
      吉林省科技厅创新平台（基地）和人才专项项目(20220508043RC)

    • DOI：10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231369    

      中图分类号： TP301

    • 收稿：2023-12-08，

      纸质出版：2025-10-01

    移动端阅览

  • 李强,张凌羽,孟祥宇.资源高效的聚类协同联邦学习客户端选择方法[J].吉林大学学报（工学版）,2025,55(10):3337-3345. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231369.

    LI Qiang,ZHANG Ling-yu,MENG Xiang-yu.Resource-efficient clustering collaborative federated learning client selection method[J].Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition),2025,55(10):3337-3345. DOI： 10.13229/j.cnki.jdxbgxb.20231369.

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