華聲在線11月19日訊（通訊員 池雨萱 何湞銳）近日，南華大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院田紋龍副教授和萬(wàn)亞平教授團(tuán)隊(duì)、華中科技大學(xué)王號(hào)召老師、武漢科技大學(xué)魯劍鋒老師、美國(guó)Virginia Commonwealth University的Weijun Xiao老師和美國(guó)Suffolk University的Zhiyong Xu老師共同在人工智能領(lǐng)域頂級(jí)國(guó)際學(xué)術(shù)會(huì)議AAAI（Annual AAAI Conference on Artificial Intelligence）發(fā)表了題為“Ripple Shapley: Data Influence Attribution in One Federated Training Run”的最新研究論文。該成果以南華大學(xué)為第一單位，南華大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院2023級(jí)研究生曾德文為第一作者、田紋龍老師為通訊作者，并被錄用為Oral Presentation。AAAI是人工智能領(lǐng)域歷史最悠久、涵蓋內(nèi)容最廣泛的國(guó)際頂級(jí)學(xué)術(shù)會(huì)議之一，被中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)和中國(guó)人工智能學(xué)會(huì)評(píng)為A類會(huì)議，在學(xué)術(shù)評(píng)價(jià)體系中具有高權(quán)威性。本屆會(huì)議錄用率僅為17.6%，AAAI 2026會(huì)議將于2026年1月20日至27日在新加坡舉辦。

數(shù)據(jù)貢獻(xiàn)度評(píng)估（Data Attribution）是聯(lián)邦學(xué)習(xí)激勵(lì)機(jī)制與可信協(xié)作的核心問(wèn)題，其旨在量化各參與方或樣本對(duì)全局模型性能的真實(shí)影響。現(xiàn)有基于Shapley值的理論方法通常面臨高昂計(jì)算復(fù)雜度，同時(shí)忽略了數(shù)據(jù)影響的時(shí)序傳播特性，而無(wú)法有效反應(yīng)樣本的真實(shí)影響。團(tuán)隊(duì)提出了一種在單次聯(lián)邦訓(xùn)練過(guò)程中實(shí)現(xiàn)高精度、低開(kāi)銷數(shù)據(jù)價(jià)值歸因的全新框架——Ripple Shapley，為聯(lián)邦學(xué)習(xí)中長(zhǎng)期影響建模提供了理論突破與實(shí)踐路徑。團(tuán)隊(duì)首次從時(shí)序傳播視角出發(fā)，將樣本影響分解為Drop項(xiàng)（刻畫(huà)樣本在初始輪訓(xùn)練中的即時(shí)效用）與Ripple項(xiàng)（建模樣本影響如何經(jīng)多輪全局更新逐步擴(kuò)散）。這一建模揭示了聯(lián)邦優(yōu)化的遞歸依賴結(jié)構(gòu)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)跨輪次影響路徑的顯式追蹤，從而將Shapley值從靜態(tài)公平性理論拓展到動(dòng)態(tài)影響歸因機(jī)制。

近年來(lái)，南華大學(xué)堅(jiān)持人才強(qiáng)校戰(zhàn)略，堅(jiān)持學(xué)術(shù)型人才培養(yǎng)，高度重視計(jì)算機(jī)學(xué)科的發(fā)展，修訂科研學(xué)科評(píng)價(jià)與人才激勵(lì)政策，為學(xué)校在人工智能領(lǐng)域科研成果不斷突破提供了堅(jiān)實(shí)的政策基礎(chǔ)。這一突破標(biāo)志著南華大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院在高質(zhì)量科研與拔尖創(chuàng)新人才培養(yǎng)的“雙輪驅(qū)動(dòng)”戰(zhàn)略上邁出了堅(jiān)實(shí)的一步，為學(xué)校“雙一流”建設(shè)貢獻(xiàn)力量。

責(zé)編：陳方

一審：陳方

二審：湯世明

三審：王超

來(lái)源：華聲在線

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