高保真联邦表格数据合成框架 FITS

研究者提出联邦表格数据合成框架 FITS，针对联邦学习场景下的混合类型表格数据解决分布保真度与混合变量处理难题。该框架核心是基于局部线性回归估计条件累积分布函数（CDF）的两步联邦算法，并通过连续化方法在密度函数与 CDF 层面无损恢复离散分布。实验表明，FITS 生成的合成数据能够提升所有客户端的下游任务表现。