王健宗1，孔令炜1，黄章成1，陈霖捷1，刘懿1，何安珣1，肖京2
1.平安科技（深圳）有限公司，广东深圳518063
2.中国平安保险（集团）股份有限公司，广东深圳518031
关键词：联邦学习,算法优化,大数据,数据隐私
论文引用格式：
王健宗,孔令炜,黄章成,等.联邦学习算法综述[J].大数据,2020,6(6):64-82.
WANGJZ,KONGLW,HUANGZC,etal.Researchreviewoffederatedlearningalgorithms[J].BigDataResearch,2020,6(6):64-82.
作者简介
王健宗（1983-），男，博士，平安科技（深圳）有限公司副总工程师，资深人工智能总监，联邦学习技术部总经理。美国佛罗里达大学人工智能博士后，中国计算机学会（CCF）高级会员，CCF大数据专家委员会委员，曾任美国莱斯大学电子与计算机工程系研究员，主要研究方向为联邦学习和人工智能等。
孔令炜（1995-），男，平安科技（深圳）有限公司联邦学习团队算法工程师，CCF会员，主要研究方向为联邦学习系统和安全通信等。
黄章成（1990-），男，平安科技（深圳）有限公司联邦学习团队资深算法工程师，人工智能专家，CCF会员，主要研究方向为联邦学习、分布式计算及系统和加密通信等。
陈霖捷（1994-），男，平安科技（深圳）有限公司联邦学习团队算法工程师，主要研究方向为联邦学习与隐私保护、机器翻译等。
刘懿（1994-），女，平安科技（深圳）有限公司联邦学习团队算法工程师，主要研究方向为联邦学习系统等。
何安珣（1990-），女，平安科技（深圳）有限公司联邦学习团队高级算法工程师，CCF会员，主要研究方向为联邦学习技术在金融领域的落地应用、联邦学习框架搭建、加密算法研究和模型融合技术。
肖京（1972-），男，博士，中国平安保险（集团）股份有限公司首席科学家。2019年吴文俊人工智能科学技术奖杰出贡献奖获得者，CCF深圳会员活动中心副主席，主要研究方向为计算机图形学学科、自动驾驶、3D显示、医疗诊断、联邦学习等。
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