在这项工作中，我们提出了一种新颖的框架来解决联邦学习（FL）的移动应用程序服务的争吵和隐私问题，考虑到移动用户（MUS）/移动应用程序提供者（MAP），隐私的有限计算/通信资源在贡献数据到地图中的MU中的成本，合理性和激励竞争。特别是，该地图首先基于MUS的信息/特征确定FL过程的一组最佳MU。为了缓解隐私意识的讨论问题，每个选定的MU可以加密本地数据的一部分，并除了本地培训过程之外，还可以将加密数据上载到加密培训过程的地图。为此，每个选定的MU可以根据其预期的培训本地数据和隐私保护的加密数据向地图提出合同。为了找到最佳合同，可以最大限度地利用地图和所有参与峰的同时保持整个系统的高学习质量，首先开发一个基于多个实用程序的基于多个实用程序的基于多项基于的一个基于的基于替代的问题。这些实用程序函数占MUS'隐私成本，地图的计算资源有限，地图和MU之间的不对称信息。然后，我们将问题转换为等同的低复杂性问题，并开发轻量级迭代算法，以有效地找到最佳解决方案。具有真实世界数据集的实验表明，我们的框架可以加快培训时间高达49％，提高预测准确性高达4.6倍，同时增强网络的社会福利，即所有参与实体的总实用性，高达114％与基线方法相比，隐私费用考虑。

联邦学习（FL）变得流行，并在训练大型机器学习（ML）模型的情况下表现出很大的潜力，而不会使所有者的原始数据曝光。在FL中，数据所有者可以根据其本地数据培训ML模型，并且仅将模型更新发送到模型更新，而不是原始数据到模型所有者进行聚合。为了提高模型准确性和培训完成时间的学习绩效，招募足够的参与者至关重要。同时，数据所有者是理性的，可能不愿意由于资源消耗而参与协作学习过程。为了解决这些问题，最近有各种作品旨在激励数据业主贡献其资源。在本文中，我们为文献中提出的经济和游戏理论方法提供了全面的审查，以设计刺激数据业主参加流程培训过程的各种计划。特别是，我们首先在激励机制设计中常用的佛罗里达州的基础和背景，经济理论。然后，我们审查博弈理论和经济方法应用于FL的激励机制的应用。最后，我们突出了一些开放的问题和未来关于FL激励机制设计的研究方向。

In recent years, mobile devices are equipped with increasingly advanced sensing and computing capabilities. Coupled with advancements in Deep Learning (DL), this opens up countless possibilities for meaningful applications, e.g., for medical purposes and in vehicular networks. Traditional cloudbased Machine Learning (ML) approaches require the data to be centralized in a cloud server or data center. However, this results in critical issues related to unacceptable latency and communication inefficiency. To this end, Mobile Edge Computing (MEC) has been proposed to bring intelligence closer to the edge, where data is produced. However, conventional enabling technologies for ML at mobile edge networks still require personal data to be shared with external parties, e.g., edge servers. Recently, in light of increasingly stringent data privacy legislations and growing privacy concerns, the concept of Federated Learning (FL) has been introduced. In FL, end devices use their local data to train an ML model required by the server. The end devices then send the model updates rather than raw data to the server for aggregation. FL can serve as an enabling technology in mobile edge networks since it enables the collaborative training of an ML model and also enables DL for mobile edge network optimization. However, in a large-scale and complex mobile edge network, heterogeneous devices with varying constraints are involved. This raises challenges of communication costs, resource allocation, and privacy and security in the implementation of FL at scale. In this survey, we begin with an introduction to the background and fundamentals of FL. Then, we highlight the aforementioned challenges of FL implementation and review existing solutions. Furthermore, we present the applications of FL for mobile edge network optimization. Finally, we discuss the important challenges and future research directions in FL.

Federated learning (FL) has achieved great success as a privacy-preserving distributed training paradigm, where many edge devices collaboratively train a machine learning model by sharing the model updates instead of the raw data with a server. However, the heterogeneous computational and communication resources of edge devices give rise to stragglers that significantly decelerate the training process. To mitigate this issue, we propose a novel FL framework named stochastic coded federated learning (SCFL) that leverages coded computing techniques. In SCFL, before the training process starts, each edge device uploads a privacy-preserving coded dataset to the server, which is generated by adding Gaussian noise to the projected local dataset. During training, the server computes gradients on the global coded dataset to compensate for the missing model updates of the straggling devices. We design a gradient aggregation scheme to ensure that the aggregated model update is an unbiased estimate of the desired global update. Moreover, this aggregation scheme enables periodical model averaging to improve the training efficiency. We characterize the tradeoff between the convergence performance and privacy guarantee of SCFL. In particular, a more noisy coded dataset provides stronger privacy protection for edge devices but results in learning performance degradation. We further develop a contract-based incentive mechanism to coordinate such a conflict. The simulation results show that SCFL learns a better model within the given time and achieves a better privacy-performance tradeoff than the baseline methods. In addition, the proposed incentive mechanism grants better training performance than the conventional Stackelberg game approach.

联合学习（FL）能够通过定期聚合培训的本地参数来在多个边缘用户执行大的分布式机器学习任务。为了解决在无线迷雾云系统上实现支持的关键挑战（例如，非IID数据，用户异质性），我们首先基于联合平均（称为FedFog）的高效流行算法来执行梯度参数的本地聚合在云端的FOG服务器和全球培训更新。接下来，我们通过调查新的网络知识的流动系统，在无线雾云系统中雇用FEDFog，这促使了全局损失和完成时间之间的平衡。然后开发了一种迭代算法以获得系统性能的精确测量，这有助于设计有效的停止标准以输出适当数量的全局轮次。为了缓解级体效果，我们提出了一种灵活的用户聚合策略，可以先培训快速用户在允许慢速用户加入全局培训更新之前获得一定程度的准确性。提供了使用若干现实世界流行任务的广泛数值结果来验证FEDFOG的理论融合。我们还表明，拟议的FL和通信的共同设计对于在实现学习模型的可比准确性的同时，基本上提高资源利用是必要的。

有限的通信资源，例如带宽和能源以及设备之间的数据异质性是联合学习的两个主要瓶颈（FL）。为了应对这些挑战，我们首先使用部分模型聚合（PMA）设计了一个新颖的FL框架，该框架仅汇总负责特征提取的神经网络的下层，而与复杂模式识别相对应的上层仍保留在个性化设备上。提出的PMA-FL能够解决数据异质性并减少无线通道中的传输信息。然后，我们在非convex损耗函数设置下获得了框架的收敛结合。借助此界限，我们定义了一个新的目标函数，名为“计划数据样本量”，以将原始的不明智优化问题转移到可用于设备调度，带宽分配，计算和通信时间分配的可拖动问题中。我们的分析表明，当PMA-FL的沟通和计算部分具有相同的功率时，可以实现最佳时段。我们还开发了一种二级方法来解决最佳带宽分配策略，并使用SET扩展算法来解决最佳设备调度。与最先进的基准测试相比，提议的PMA-FL在两个典型的异质数据集（即Minist和CIFAR-10）上提高了2.72％和11.6％的精度。此外，提出的联合动态设备调度和资源优化方法的精度比考虑的基准略高，但它们提供了令人满意的能量和时间缩短：MNIST的29％能量或20％的时间缩短； CIFAR-10的能量和25％的能量或12.5％的时间缩短。

本文介绍了FLSYS的设计，实施和评估，一种支持移动应用的深度学习模型的移动云联合学习（FL）系统。 Flsys是创建使用这些模型的FL模型和应用程序开放生态系统的关键组件。 FLSYS旨在使用在智能手机上收集的移动感应数据，平衡模型性能，在手机上使用资源消耗，容忍手机通信故障，并在云中实现可扩展性。在FLSYS中，可以通过不同的应用程序培训云中具有不同流量的不同DL模型，并通过不同的应用程序同时访问和访问。此外，Flsys为第三方应用程序开发人员提供了培训FL模型的共同API。 flsys是在Android和AWS云中实现的。我们在野生FL模型中与人类活动识别（HAR）共同设计了FLSYS。在五个月的时间内，在100+大学生手机的两个地区收集了掌握数据。我们实施了Har-Wild，一种针对移动设备定制的CNN模型，具有数据增强机制，以减轻非独立和相同分布的（非IID）数据的问题，这些数据影响野外的流动模型训练。情绪分析（SA）模型用于演示FLSYS如何有效地支持并发模型，并且它使用446个用户的DataSet具有46,000多个推文。我们对Android手机和仿真器进行了广泛的实验，表明Flsys实现了良好的模型实用性和实际系统性能。

通信技术和互联网的最新进展与人工智能（AI）启用了智能医疗保健。传统上，由于现代医疗保健网络的高性性和日益增长的数据隐私问题，AI技术需要集中式数据收集和处理，这可能在现实的医疗环境中可能是不可行的。作为一个新兴的分布式协作AI范例，通过协调多个客户（例如，医院）来执行AI培训而不共享原始数据，对智能医疗保健特别有吸引力。因此，我们对智能医疗保健的使用提供了全面的调查。首先，我们在智能医疗保健中展示了近期进程，动机和使用FL的要求。然后讨论了近期智能医疗保健的FL设计，从资源感知FL，安全和隐私感知到激励FL和个性化FL。随后，我们对关键医疗领域的FL新兴应用提供了最先进的综述，包括健康数据管理，远程健康监测，医学成像和Covid-19检测。分析了几个最近基于智能医疗保健项目，并突出了从调查中学到的关键经验教训。最后，我们讨论了智能医疗保健未来研究的有趣研究挑战和可能的指示。

联合学习（FL）和分裂学习（SL）是两种新兴的协作学习方法，可能会极大地促进物联网（IoT）中无处不在的智能。联合学习使机器学习（ML）模型在本地培训的模型使用私人数据汇总为全球模型。分裂学习使ML模型的不同部分可以在学习框架中对不同工人进行协作培训。联合学习和分裂学习，每个学习都有独特的优势和各自的局限性，可能会相互补充，在物联网中无处不在的智能。因此，联合学习和分裂学习的结合最近成为一个活跃的研究领域，引起了广泛的兴趣。在本文中，我们回顾了联合学习和拆分学习方面的最新发展，并介绍了有关最先进技术的调查，该技术用于将这两种学习方法组合在基于边缘计算的物联网环境中。我们还确定了一些开放问题，并讨论了该领域未来研究的可能方向，希望进一步引起研究界对这个新兴领域的兴趣。

随着数据生成越来越多地在没有连接连接的设备上进行，因此与机器学习（ML）相关的流量将在无线网络中无处不在。许多研究表明，传统的无线协议高效或不可持续以支持ML，这创造了对新的无线通信方法的需求。在这项调查中，我们对最先进的无线方法进行了详尽的审查，这些方法是专门设计用于支持分布式数据集的ML服务的。当前，文献中有两个明确的主题，模拟的无线计算和针对ML优化的数字无线电资源管理。这项调查对这些方法进行了全面的介绍，回顾了最重要的作品，突出了开放问题并讨论了应用程序方案。

由于机器学习（ML）模型变得越来越复杂，其中一个中央挑战是它们在规模的部署，使得公司和组织可以通过人工智能（AI）创造价值。 ML中的新兴范式是一种联合方法，其中学习模型部分地将其交付给一组异构剂，允许代理与自己的数据一起培训模型。然而，模型的估值问题，以及数据/模型的协作培训和交易的激励问题，在文献中获得了有限的待遇。本文提出了一种在基于信任区块基网络上交易的ML模型交易的新生态系统。买方可以获得ML市场的兴趣模型，兴趣的卖家将本地计算花在他们的数据上，以增强该模型的质量。在这样做时，考虑了本地数据与训练型型号的质量之间的比例关系，并且通过分布式数据福价（DSV）估计了销售课程中的训练中的数据的估值。同时，通过分布式分区技术（DLT）提供整个交易过程的可信度。对拟议方法的广泛实验评估显示出具有竞争力的运行时间绩效，在参与者的激励方面下降了15 \％。

机器学习模型已在移动网络中部署，以处理来自不同层的数据，以实现自动化网络管理和设备的智能。为了克服集中式机器学习的高度沟通成本和严重的隐私问题，已提出联合学习（FL）来实现网络设备之间的分布式机器学习。虽然在FL中广泛研究了计算和通信限制，但仍未探索设备存储对FL性能的影响。如果没有有效有效的数据选择政策来过滤设备上的大量流媒体数据，经典FL可能会遭受更长的模型训练时间（超过$ 4 \ times $）和显着的推理准确性（超过$ 7 \％\％$），则遭受了损失，观察到了。在我们的实验中。在这项工作中，我们迈出了第一步，考虑使用有限的在设备存储的FL的在线数据选择。我们首先定义了一个新的数据评估度量，以在FL中进行数据选择：在设备数据样本上，局部梯度在所有设备的数据上投影到全球梯度上。我们进一步设计\ textbf {ode}，一个\ textbf {o} nline \ textbf {d} ata s \ textbf {e textbf {e} fl for f for fl f textbf {o}的框架，用于协作网络设备，以协作存储有价值的数据示例，并保证用于快速的理论保证同时提高模型收敛并增强最终模型精度。一项工业任务（移动网络流量分类）和三个公共任务（综合任务，图像分类，人类活动识别）的实验结果显示了ODE的显着优势，而不是最先进的方法。特别是，在工业数据集上，ODE的成就高达$ 2.5 \ times $ $加速的培训时间和6美元的最终推理准确性增加，并且在实践环境中对各种因素都有强大的态度。

联合学习（FL）是一个有前途的分布式框架，用于协作人工智能模型培训，同时保护用户隐私。引起大量研究关注的引导组件是激励机制刺激佛罗里达用户协作的设计。大多数作品采用以经纪人为中心的方法来帮助中央运营商吸引参与者并进一步获得训练有素的模型。很少有作品认为参与者之间以参与者为中心的合作来追求其共同利益的FL模型，这会引起以经纪人FL的激励机制设计的显着差异。为了协调自私和异质参与者，我们提出了一个新颖的分析框架，以激励以参与者为中心的FL有效，有效的合作。具体而言，我们分别提出了两个新型游戏模型，用于贡献符合贡献的FL（COFL）和贡献感知的FL（CAFL），后者在其中实现了最低贡献阈值机制。我们进一步分析了COFL和CAFL游戏的NASH平衡的独特性和存在，并设计有效的算法以实现平衡溶液。广泛的绩效评估表明，COFL中存在自由骑行现象，通过采用CAFL模型具有优化的最低阈值，可以极大地缓解这种现象。

在本文中，研究了无线网络的联合学习（FL）。在每个通信回合中，选择一部分设备以有限的时间和能量参与聚合。为了最大程度地减少收敛时间，在基于Stackelberg游戏的框架中共同考虑了全球损失和延迟。具体而言，在Leader级别上，将基于信息的设备选择（AOI）选择为全球损失最小化问题，而子渠道分配，计算资源分配和功率分配在追随者级别被视为延迟最小化问题。通过将追随者级别的问题分为两个子问题，追随者的最佳响应是通过基于单调优化的资源分配算法和基于匹配的子渠道分配算法获得的。通过得出收敛速率的上限，重新制定了领导者级别的问题，然后提出了基于列表的设备选择算法来实现Stackelberg平衡。仿真结果表明，所提出的设备选择方案在全球损失方面优于其他方案，而开发的算法可以显着降低计算和通信的时间消耗。

移动边缘学习（MEL）是一种学习范例，可以通过异构边缘设备（例如，IOT设备）来实现对机器学习模型的分布式训练。 Multi-Orchestrator MEL是指具有不同数据集的多个学习任务的共存，每个学习任务由Orchestrator管理，以便于分布式训练过程。在MEL中，培训性能恶化而不提供足够的培训数据或计算资源。因此，激励边缘设备成为学习者并提供其计算资源至关重要，并且提供他们的私人数据或从协调仪接收所需的数据并参与学习任务的培训过程。在这项工作中，我们提出了一种激励机制，我们制定了协调员 - 学习者的互动作为一个2轮Stackelberg游戏，以激励学习者的参与。在第一轮中，学习者决定哪些学习任务从事参与，然后在第二轮培训的数据量，以便他们的效用最大化。然后我们分析游戏并导致学习者的最佳策略。最后，已经进行了数值实验以评估提出的激励机制的性能。

使用人工智能（AI）赋予无线网络中数据量的前所未有的数据量激增，为提供无处不在的数据驱动智能服务而开辟了新的视野。通过集中收集数据集和培训模型来实现传统的云彩中心学习（ML）基础的服务。然而，这种传统的训练技术包括两个挑战：（i）由于数据通信增加而导致的高通信和能源成本，（ii）通过允许不受信任的各方利用这些信息来威胁数据隐私。最近，鉴于这些限制，一种新兴的新兴技术，包括联合学习（FL），以使ML带到无线网络的边缘。通过以分布式方式培训全局模型，可以通过FL Server策划的全局模型来提取数据孤岛的好处。 FL利用分散的数据集和参与客户的计算资源，在不影响数据隐私的情况下开发广义ML模型。在本文中，我们介绍了对FL的基本面和能够实现技术的全面调查。此外，提出了一个广泛的研究，详细说明了无线网络中的流体的各种应用，并突出了他们的挑战和局限性。进一步探索了FL的疗效，其新兴的前瞻性超出了第五代（B5G）和第六代（6G）通信系统。本调查的目的是在关键的无线技术中概述了流动的技术，这些技术将作为建立对该主题的坚定了解的基础。最后，我们向未来的研究方向提供前进的道路。

联合学习（FL）可以对机器学习模型进行分布式培训，同时将个人数据保存在用户设备上。尽管我们目睹了FL在移动传感领域的越来越多的应用，例如人类活动识别（HAR），但在多设备环境（MDE）的背景下，尚未对FL进行研究，其中每个用户都拥有多个数据生产设备。随着移动设备和可穿戴设备的扩散，MDE在Ubicomp设置中越来越受欢迎，因此需要对其中的FL进行研究。 MDE中的FL的特征是在客户和设备异质性的存在中并不复杂，并不是独立的，并且在客户端之间并非独立分布（非IID）。此外，确保在MDE中有效利用佛罗里达州客户的系统资源仍然是一个重要的挑战。在本文中，我们提出了以用户为中心的FL培训方法来应对MDE中的统计和系统异质性，并在设备之间引起推理性能的一致性。火焰功能（i）以用户为中心的FL培训，利用同一用户的设备之间的时间对齐； （ii）准确性和效率感知设备的选择； （iii）对设备的个性化模型。我们还提出了具有现实的能量流量和网络带宽配置文件的FL评估测试，以及一种基于类的新型数据分配方案，以将现有HAR数据集扩展到联合设置。我们在三个多设备HAR数据集上的实验结果表明，火焰的表现优于各种基准，F1得分高4.3-25.8％，能源效率提高1.02-2.86倍，并高达2.06倍的收敛速度，以通过FL的公平分布来获得目标准确性工作量。

本文提出了基于联邦学习（FL）的SMAR T医疗保健系统，其中医疗中心（MCS）使用患者收集的数据训练本地模型，并将模型权重以基于区块链的强大框架将原始数据发送给矿工，而无需共享原始数据隐私保护进行审议。我们通过最大化效用并最大程度地降低了MCS在基于区块链的框架为基础的分布式医疗保健数据上学习有效模型的损失功能来提出优化问题。我们在两个阶段提出了一个解决方案：首先，提供一种稳定的基于匹配的关联算法，以最大程度地提高矿工和MC的实用性，然后使用随机梯度下降（SGD）算法解决损失最小化，该算法在差异隐私（DP）和区块链下使用FL技术。此外，我们合并了区块链技术，以在拟议的基于FL的框架中提供抗性和分散的模型重量共享。通过模拟现实世界中的医疗保健数据比较其他最先进的技术，该模型的有效性显示了。

联合学习（FL）是一种新颖的学习范式，可解决集中学习的隐私泄漏挑战。但是，在FL中，具有非独立和相同分布（非IID）特征的用户可能会恶化全局模型的性能。具体而言，由于非IID数据，全局模型受到权重差异的挑战。为了应对上述挑战，我们提出了机器学习（ML）模型（FIDDIF）的新型扩散策略，以通过非IID数据最大化FL性能。在FedDif中，用户通过D2D通信将本地模型传播给相邻用户。 FedDif使本地模型能够在参数聚合之前体验不同的分布。此外，从理论上讲，我们证明了FedDif可以规避体重差异挑战。在理论的基础上，我们提出了ML模型的沟通效率扩散策略，该策略可以决定基于拍卖理论的学习绩效和沟通成本之间的权衡。绩效评估结果表明，与非IID设置相比，FedDIF将全球模型的测试准确性提高了11％。此外，与最新方法相比

A key feature of federated learning (FL) is to preserve the data privacy of end users. However, there still exist potential privacy leakage in exchanging gradients under FL. As a result, recent research often explores the differential privacy (DP) approaches to add noises to the computing results to address privacy concerns with low overheads, which however degrade the model performance. In this paper, we strike the balance of data privacy and efficiency by utilizing the pervasive social connections between users. Specifically, we propose SCFL, a novel Social-aware Clustered Federated Learning scheme, where mutually trusted individuals can freely form a social cluster and aggregate their raw model updates (e.g., gradients) inside each cluster before uploading to the cloud for global aggregation. By mixing model updates in a social group, adversaries can only eavesdrop the social-layer combined results, but not the privacy of individuals. We unfold the design of SCFL in three steps. \emph{i) Stable social cluster formation. Considering users' heterogeneous training samples and data distributions, we formulate the optimal social cluster formation problem as a federation game and devise a fair revenue allocation mechanism to resist free-riders. ii) Differentiated trust-privacy mapping}. For the clusters with low mutual trust, we design a customizable privacy preservation mechanism to adaptively sanitize participants' model updates depending on social trust degrees. iii) Distributed convergence}. A distributed two-sided matching algorithm is devised to attain an optimized disjoint partition with Nash-stable convergence. Experiments on Facebook network and MNIST/CIFAR-10 datasets validate that our SCFL can effectively enhance learning utility, improve user payoff, and enforce customizable privacy protection.