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摘要

随着车辆数目的不断增长，对交通系统的效率、安全、服务多样性等方面

提出了更高要求。车联网（InternetofVehicles）作为物联网在交通系统的重

要应用，实现车辆与系统各方的智能融合。为了充分挖掘IoV系统海量数据

的潜在价值，并保护车辆客户端的数据隐私安全，研究者提出将联邦学习

（FederatedLearning）应用于车联网系统之中。通过避免传输海量的原始数

据，车联网联邦学习（Ve