数字服务跨网跨域多客户端隐私保护知识融合数据集

该数据集为验证跨网跨域的开放式数字服务网络平台在“数据不出域”前提下的知识融合能力所构建的模拟仿真数据集。它模拟了在多服务主体协同场景下，分散在不同结构或终端设备中的本地化服务知识图谱。具体而言，该数据集将数字服务知识划分为若干个客户端子图，每个子图代表一个独立的服务节点（如：云服务集群、边缘服务器、终端设备等）。每个客户端内部包含局部的服务实体（如服务接口、资源属性、服务依赖关系）及其关联关系，用于验证在隐私保护下如何通过联邦算法实现全局服务知识的精细化嵌入融合，总数据量为55.67MB。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是一个模拟仿真数据集，旨在验证跨网跨域数字服务网络平台在隐私保护（‘数据不出域’）条件下的知识融合能力。它模拟了多服务主体协同场景，将服务知识划分为多个客户端子图，用于通过联邦算法实现全局知识的精细化融合，总数据量为55.67MB。