随着智慧城市的发展，物联网（IoT）设备日益增多，产生了海量数据。这些数据对于城市管理和服务至关重要，但如何在保护用户隐私的前提下有效利用这些数据成为了一个关键问题。联邦学习作为一种分布式机器学习范式，为解决这一问题提供了新思路。
联邦学习是一种机器学习框架，它允许多个设备或服务器在不共享原始数据的情况下协同训练模型。具体来说，每个设备或服务器在其本地数据集上训练模型，并将模型更新（而非原始数据）发送到中央服务器进行聚合，以生成全局模型。这种方式有效避免了数据泄露的风险。
在智慧城市物联网中，联邦学习通过以下方式实现安全数据聚合：
联邦学习通过以下机制保护用户隐私：
以下是一个简单的联邦学习实现示例，使用伪代码展示：
// 假设每个IoT设备i有一个本地数据集Di和一个本地模型Mi
for each IoT device i:
Mi.train(Di) // 在本地数据集上训练模型
Ui = Mi.update() // 获取模型更新
// 中央服务器聚合所有设备的模型更新
global_model_update = aggregate(Ui for each i)
// 更新全局模型
global_model.update(global_model_update)
// 将全局模型分发回各个设备
for each IoT device i:
Mi.update_from_global(global_model)
联邦学习在智慧城市物联网中展现了巨大的潜力，通过安全数据聚合和隐私保护机制，有效平衡了数据利用和隐私保护之间的矛盾。随着技术的不断进步，联邦学习将在更多领域发挥重要作用，推动智慧城市建设的可持续发展。