隐私计算场景下数据质量治理探索与实践
隐私计算是一种新型数据处理技术，可以在保护数据隐私及安全的前提下，实现数据价值转化和流通。然而隐私计算场景中“数据可用不可见”的特性给传统的数据质量治理工作带来了很大的挑战，业界尚缺乏完善的解决方案。针对上述问题，提出一种适用于隐私计算场景的数据质量治理方法与流程，构建了本地与多方两个层级的数据质量评估体系，能够兼顾本地域及联邦域的数据质量治理工作，同时提出了一种数据贡献度衡量方法，对隐私计算的长效激励机制进行探索，从而提升隐私计算的数据质量，并提高计算结果的精度。
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| Hauptverfasser: | , , , , , |
|---|---|
| Format: | Artigo |
| Sprache: | Chinês |
| Veröffentlicht: |
China InfoCom Media Group
2022-09-01
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| Schriftenreihe: | 大数据 |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | http://www.infocomm-journal.com/bdr/CN/10.11959/j.issn.2096-0271.2022073 |
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