基于联邦学习的船舶AIS轨迹谱聚类算法研究
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摘 要： 如何实现数据的安全共享，促进多源数据的碰撞、融合是当前学术界和产业界共同面临的重要技术挑战之一，近年来，联邦学习作为应对这一挑战的新技术受到了广泛的关注，已在智慧医疗、智慧城市建设等领域得到应用，但是在充满潜力的轨迹数据挖掘领域却鲜有研究。为了解决这个问题，提出一种安全的、分布式的基于联邦学习的谱聚类算法框架FSC（federated spectral clustering），并应用于船舶AIS（automatic identification system）轨迹数据谱聚类。（剩余10740字）
