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标签：Shapley估值×
6月16日
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5月25日
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11:14arXiv cs.AI@Joydeep Chandra
精选
CHRONOS 提出了一种三层架构，统一解决时序知识图谱数据市场中索引过时、定价失效和隐私预算过度消耗三个耦合问题。第一层使用神经ODE对边进行时序衰减，提供每查询预期召回损失上界；第二层基于检测到的变化点调整Shapley估值，并给出有限样本误差保证；第三层采用EXP3-IX算法实现次线性遗憾，同时通过矩会计满足差分隐私。实验表明，CHRONOS在四个基准上达到0.937召回率、2.74 QPS、161ms延迟，总隐私预算ε=4.25。该架构为动态数据市场提供了首个兼顾时效性、公平性和隐私性的协调方案。
论文多智能体协调时序知识图谱差分隐私Shapley估值数据市场
推荐理由：做数据市场、时序知识图谱或多智能体系统的研究者值得关注——CHRONOS 把索引、定价和隐私三个痛点一起解决了，实验数据扎实，可以直接作为基线或参考架构。
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