A machine learning model based on heterogeneous data

2022

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.26577/jmmcs.2022.v114.i2.09
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

Big data is widely used in many areas of business. The information between organizations is systematically reproduced and processed by data, and the collected data differs significantly in attributes. By composing heterogeneous data sets, they complement each other, therefore, data exchange between organizations is necessary. In a machine learning collaborative learning process based on heterogeneous data, the current schema has many challenges, including efficiency, security, and availability in real-world situations. In this paper, we propose a secure SVM learning mechanism based on the consortium blockchain and a threshold homomorphic encryption algorithm. By implementing the consortium’s blockchain, it is possible to build a decentralized data exchange platform, and also to develop a secure algorithm for the support-vector machine classifier based on threshold homomorphic encryption