本書系統(tǒng)闡釋聯(lián)邦學習這一新興技術的理論與應用。開篇詳解聯(lián)邦學習的背景、發(fā)展階段、模型架構及分類，深入剖析其隱私保護技術與安全挑戰(zhàn)。繼而探討聯(lián)邦學習在移動邊緣網(wǎng)絡優(yōu)化、通信成本降低、資源分配策略及激勵機制設計等方面的創(chuàng)新應用，揭示其與物聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈、大模型等技術的融合路徑。最后，結合通信、金融、醫(yī)療、交通等多行業(yè)場景，展現(xiàn)聯(lián)邦學習在網(wǎng)絡性能優(yōu)化、用戶行為分析、安全通信等領域的實踐價值。
全書兼具理論深度與實踐指導，為讀者提供從基礎原理到行業(yè)解決方案的全面參考，助力解決數(shù)據(jù)隱私、通信效率等核心問題。
本書適合通信行業(yè)從業(yè)者，人工智能、大數(shù)據(jù)、云計算領域的研究人員及工程師學習使用，也可用作高等院校相關專業(yè)的師生教學用書。
第 1 章 聯(lián)邦學習簡介 001～039
1.1 聯(lián)邦學習的背景 002
1.2 聯(lián)邦學習技術的發(fā)展階段 004
1.2.1 早期探索階段 004
1.2.2 技術成熟階段 004
1.2.3 應用拓展階段 004
1.3 聯(lián)邦學習的定義 004
1.4 聯(lián)邦學習的特點 005
1.5 聯(lián)邦學習的模型架構及訓練過程 006
1.5.1 聯(lián)邦學習模型架構概述 006
1.5.2 本地模型 006
1.5.3 中央服務器 007
1.5.4 通信網(wǎng)絡 007
1.5.5 模型聚合算法 007
1.5.6 訓練過程 007
1.5.7 其他模型架構 009
1.6 聯(lián)邦學習的分類 011
1.6.1 橫向聯(lián)邦學習 011
1.6.2 縱向聯(lián)邦學習 013
1.6.3 聯(lián)邦遷移學習 015
1.7 聯(lián)邦學習的隱私與安全問題 016
1.7.1 隱私問題 016
1.7.2 安全問題 023
1.8 聯(lián)邦學習的網(wǎng)絡協(xié)議 029
1.9 聯(lián)邦學習的應用 032
1.9.1 應用領域 032
1.9.2 應用案例 032
1.10 聯(lián)邦學習的優(yōu)勢 034
1.11 聯(lián)邦學習面臨的挑戰(zhàn) 035
1.11.1 通信效率問題 035
1.11.2 數(shù)據(jù)傾斜問題 037
1.11.3 系統(tǒng)異構性問題 038
1.11.4 安全與隱私問題 038
1.11.5 激勵機制設計問題 039
1.11.6 標準化與互操作性問題 039
第 2 章 聯(lián)邦學習應用于移動邊緣網(wǎng)絡 040～064
2.1 移動邊緣網(wǎng)絡背景 041
2.2 移動邊緣網(wǎng)絡中的聯(lián)邦學習 042
2.2.1 分布式機器學習 043
2.2.2 去中心化聯(lián)邦學習 044
2.2.3 自適應聯(lián)邦學習 045
2.3 移動邊緣網(wǎng)絡架構 046
2.3.1 移動邊緣網(wǎng)絡模型 047
2.3.2 聯(lián)邦學習的系統(tǒng)模型 050
2.3.3 聯(lián)邦學習的性能分析 054
2.4 移動邊緣網(wǎng)絡應用聯(lián)邦學習的發(fā)展 058
2.4.1 移動邊緣網(wǎng)絡應用聯(lián)邦學習的優(yōu)勢 058
2.4.2 移動邊緣網(wǎng)絡應用聯(lián)邦學習存在的挑戰(zhàn) 060
2.4.3 移動邊緣網(wǎng)絡應用聯(lián)邦學習的未來發(fā)展方向 063
第 3 章 聯(lián)邦學習對通信成本的優(yōu)化 065～109
3.1 邊緣和終端計算 067
3.1.1 邊緣計算的歷史與發(fā)展 068
3.1.2 邊緣計算概述 069
3.1.3 邊緣計算的應用場景 070
3.1.4 邊緣計算的體系結構 071
3.1.5 邊緣計算的關鍵技術 072
3.1.6 邊緣計算的架構 074
3.1.7 邊緣計算的分類 078
3.1.8 邊緣計算的案例算法 079
3.1.9 邊緣和終端計算的優(yōu)勢 091
3.2 模型壓縮 094
3.2.1 結構化更新與概略化更新 095
3.2.2 量化權重壓縮 096
3.2.3 模型剪枝 097
3.2.4 有損壓縮技術在模型壓縮中的應用 101
3.2.5 基于模型壓縮的優(yōu)化方法 102
3.3 聯(lián)邦學習增強隱私安全 105
3.3.1 隱私安全 105
3.3.2 模型更新檢測 108
第 4 章 聯(lián)邦學習中激勵機制設計 110～135
4.1 聯(lián)邦學習中引入激勵機制的必要性 111
4.2 激勵機制簡介 111
4.2.1 激勵機制基本概念 111
4.2.2 激勵機制常見評價指標 112
4.3 聯(lián)邦學習中激勵機制設計類別 113
4.3.1 同步聯(lián)邦學習激勵機制 113
4.3.2 異步聯(lián)邦學習激勵機制 114
4.4 設計案例分析：異步聯(lián)邦學習在線激勵機制設計 115
4.4.1 系統(tǒng)建模與問題表述 115
4.4.2 在線激勵機制設計 122
4.4.3 改進OIMAF 128
4.4.4 仿真分析 130
第 5 章 聯(lián)邦學習對資源分配的優(yōu)化 136～148
5.1 網(wǎng)絡資源分配模型 137
5.1.1 網(wǎng)絡資源分配 137
5.1.2 用戶選擇 137
5.1.3 分布式學習模型 137
5.1.4 分布式學習模型對網(wǎng)絡資源分配的優(yōu)化作用 139
5.2 聯(lián)邦學習中的資源分配問題 140
5.2.1 參與者選擇 140
5.2.2 無線與計算資源管理 143
5.2.3 適應性聚合 143
5.2.4 激勵機制 145
5.3 聯(lián)邦學習中的資源分配優(yōu)化 146
5.3.1 單目標優(yōu)化 146
5.3.2 多目標優(yōu)化 147
5.3.3 性能分析 148
第 6 章 聯(lián)邦學習與其他大數(shù)據(jù)技術的結合 149～170
6.1 聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng) 150
6.1.1 物聯(lián)網(wǎng)技術 150
6.1.2 聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng)結合的技術優(yōu)勢 151
6.1.3 聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng)結合的系統(tǒng)模型 153
6.1.4 聯(lián)邦學習與物聯(lián)網(wǎng)結合的應用場景 160
6.2 聯(lián)邦學習與區(qū)塊鏈 165
6.2.1 區(qū)塊鏈技術 165
6.2.2 聯(lián)邦學習與區(qū)塊鏈結合的技術優(yōu)勢 166
6.2.3 聯(lián)邦學習與區(qū)塊鏈結合的應用場景 167
6.3 聯(lián)邦學習與大模型 168
6.3.1 大模型與面臨的挑戰(zhàn) 168
6.3.2 聯(lián)邦學習與大模型訓練 169
第 7 章 聯(lián)邦學習在通信行業(yè)中的應用 171～179
7.1 行業(yè)背景 172
7.2 聯(lián)邦學習在通信行業(yè)中的應用場景 172
7.2.1 對內服務 172
7.2.2 對外服務 176
7.3 未來展望 179
第 8 章 聯(lián)邦學習在金融行業(yè)中的應用 180～186
8.1 行業(yè)背景 181
8.2 聯(lián)邦學習在金融行業(yè)中的應用場景 181
8.2.1 銀行業(yè)務場景 182
8.2.2 證券業(yè)務場景 183
8.2.3 保險業(yè)務場景 184
8.2.4 金融監(jiān)管與執(zhí)法機構業(yè)務場景 185
8.3 未來展望 186
第 9 章 聯(lián)邦學習在智慧醫(yī)療中的應用 187～193
9.1 智慧醫(yī)療與大數(shù)據(jù)應用 188
9.2 聯(lián)邦學習與智慧醫(yī)療結合的應用場景 189
9.2.1 醫(yī)學影像分析 189
9.2.2 電子健康記錄管理 191
9.2.3 疾病預測與監(jiān)控 192
9.3 聯(lián)邦學習在智慧醫(yī)療中面臨的挑戰(zhàn) 192
9.3.1 數(shù)據(jù)異質性 192
9.3.2 隱私泄露和安全性 193
9.3.3 通信成本和效率 193
9.3.4 法規(guī)政策要求 193
9.3.5 技術標準化與互操作性 193
第 10 章 聯(lián)邦學習在智慧交通中的應用 194～202
10.1 行業(yè)背景 195
10.2 聯(lián)邦學習在智慧交通中的應用場景 196
10.2.1 智慧公交 196
10.2.2 智慧地鐵 198
10.2.3 智慧鐵路 199
10.2.4 智慧高速 200
10.3 未來展望 201
第 11 章 聯(lián)邦學習在智慧城市中的應用 203～210
11.1 智慧城市 204
11.2 聯(lián)邦學習與智慧城市建設 205
11.2.1 數(shù)據(jù)隱私保護 205
11.2.2 分布式學習能力 206
11.2.3 模型個性化和泛化能力 206
11.2.4 靈活性和可擴展性 206
11.2.5 應對數(shù)據(jù)不平衡和異構性 206
11.3 聯(lián)邦學習在智慧城市中的應用場景 207
11.3.1 用水量監(jiān)測與預測 207
11.3.2 用電量監(jiān)測與預測 208
11.3.3 自動駕駛出租車服務 208
11.3.4 城市環(huán)境監(jiān)測 209
11.3.5 公共安全監(jiān)測 209
11.4 未來展望 210
第 12 章 總結與展望 211～217
12.1 技術的靈活性和通用性 212
12.2 隱私保護和安全性 213
12.3 模型性能優(yōu)化與個性化 214
12.4 推動跨領域和跨任務合作 215
12.5 標準化進程 216
參考文獻 218
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