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Quotient Semivalues for False-Name-Resistant Data Attribution
यह शोधपत्र कोटिएंट सेमीवैल्यूज़ (quotient semivalues) तंत्र प्रस्तुत करता है, जो मशीन लर्निंग डेटा एट्रिब्यूशन में साक्ष्य-आधारित क्लस्टरों में डेटा योगदान को एकत्रित करता है ताकि फॉल्स-नेम-प्रूफनेस (false-name-proofness) प्राप्त की जा सके, जिससे योगदानकर्ताओं को पहचान विभाजन या दोहराव के माध्यम से अपने पुरस्कारों को कृत्रिम रूप से बढ़ाने से रोका जा सके और साथ ही अपूर्ण प्रोवेनेंस (imperfect provenance) के तहत हेरफेर लाभ और निष्पक्षता हानि पर सैद्धांतिक सीमाएँ प्रदान की जा सकें।