本书系统阐释联邦学习这一新兴技术的理论与应用。开篇详解联邦学习的背景、发展阶段、模型架构及分类，深入剖析其隐私保护技术与安全挑战。继而探讨联邦学习在移动边缘网络优化、通信成本降低、资源分配策略及激励机制设计等方面的创新应用，揭示其与物联网、区块链、大模型等技术的融合路径。最后，结合通信、金融、医疗、交通等多行业场景，展现联邦学习在网络性能优化、用户行为分析、安全通信等领域的实践价值。 全书兼具理论深度与实践指导，为读者提供从基础原理到行业解决方案的全面参考，助力解决数据隐私、通信效率等核心问题。 本书适合通信行业从业者，人工智能、大数据、云计算领域的研究人员及工程师学习使用，也可用作高等院校相关专业的师生教学用书。

第 1 章 联邦学习简介 001～039 1.1 联邦学习的背景 002 1.2 联邦学习技术的发展阶段 004 1.2.1　早期探索阶段 004 1.2.2　技术成熟阶段 004 1.2.3　应用拓展阶段 004 1.3 联邦学习的定义 004 1.4 联邦学习的特点 005 1.5 联邦学习的模型架构及训练过程 006 1.5.1　联邦学习模型架构概述 006 1.5.2　本地模型 006 1.5.3　中央服务器 007 1.5.4　通信网络 007 1.5.5　模型聚合算法 007 1.5.6　训练过程 007 1.5.7　其他模型架构 009 1.6 联邦学习的分类 011 1.6.1　横向联邦学习 011 1.6.2　纵向联邦学习 013 1.6.3　联邦迁移学习 015 1.7 联邦学习的隐私与安全问题 016 1.7.1　隐私问题 016 1.7.2　安全问题 023 1.8 联邦学习的网络协议 029 1.9 联邦学习的应用 032 1.9.1　应用领域 032 1.9.2　应用案例 032 1.10 联邦学习的优势 034 1.11 联邦学习面临的挑战 035 1.11.1　通信效率问题 035 1.11.2　数据倾斜问题 037 1.11.3　系统异构性问题 038 1.11.4　安全与隐私问题 038 1.11.5　激励机制设计问题 039 1.11.6　标准化与互操作性问题 039 第 2 章 联邦学习应用于移动边缘网络 040～064 2.1 移动边缘网络背景 041 2.2 移动边缘网络中的联邦学习 042 2.2.1　分布式机器学习 043 2.2.2　去中心化联邦学习 044 2.2.3　自适应联邦学习 045 2.3 移动边缘网络架构 046 2.3.1　移动边缘网络模型 047 2.3.2　联邦学习的系统模型 050 2.3.3　联邦学习的性能分析 054 2.4 移动边缘网络应用联邦学习的发展 058 2.4.1　移动边缘网络应用联邦学习的优势 058 2.4.2　移动边缘网络应用联邦学习存在的挑战 060 2.4.3　移动边缘网络应用联邦学习的未来发展方向 063 第 3 章 联邦学习对通信成本的优化 065～109 3.1 边缘和终端计算 067 3.1.1　边缘计算的历史与发展 068 3.1.2　边缘计算概述 069 3.1.3　边缘计算的应用场景 070 3.1.4　边缘计算的体系结构 071 3.1.5　边缘计算的关键技术 072 3.1.6　边缘计算的架构 074 3.1.7　边缘计算的分类 078 3.1.8　边缘计算的案例算法 079 3.1.9　边缘和终端计算的优势 091 3.2 模型压缩 094 3.2.1　结构化更新与概略化更新 095 3.2.2　量化权重压缩 096 3.2.3　模型剪枝 097 3.2.4　有损压缩技术在模型压缩中的应用 101 3.2.5　基于模型压缩的优化方法 102 3.3 联邦学习增强隐私安全 105 3.3.1　隐私安全 105 3.3.2　模型更新检测 108 第 4 章 联邦学习中激励机制设计 110～135 4.1 联邦学习中引入激励机制的必要性 111 4.2 激励机制简介 111 4.2.1　激励机制基本概念 111 4.2.2　激励机制常见评价指标 112 4.3 联邦学习中激励机制设计类别 113 4.3.1　同步联邦学习激励机制 113 4.3.2　异步联邦学习激励机制 114 4.4 设计案例分析：异步联邦学习在线激励机制设计 115 4.4.1　系统建模与问题表述 115 4.4.2　在线激励机制设计 122 4.4.3　改进OIMAF 128 4.4.4　仿真分析 130 第 5 章 联邦学习对资源分配的优化 136～148 5.1 网络资源分配模型 137 5.1.1　网络资源分配 137 5.1.2　用户选择 137 5.1.3　分布式学习模型 137 5.1.4　分布式学习模型对网络资源分配的优化作用 139 5.2 联邦学习中的资源分配问题 140 5.2.1　参与者选择 140 5.2.2　无线与计算资源管理 143 5.2.3　适应性聚合 143 5.2.4　激励机制 145 5.3 联邦学习中的资源分配优化 146 5.3.1　单目标优化 146 5.3.2　多目标优化 147 5.3.3　性能分析 148 第 6 章 联邦学习与其他大数据技术的结合 149～170 6.1 联邦学习与物联网 150 6.1.1　物联网技术 150 6.1.2　联邦学习与物联网结合的技术优势 151 6.1.3　联邦学习与物联网结合的系统模型 153 6.1.4　联邦学习与物联网结合的应用场景 160 6.2 联邦学习与区块链 165 6.2.1　区块链技术 165 6.2.2　联邦学习与区块链结合的技术优势 166 6.2.3　联邦学习与区块链结合的应用场景 167 6.3 联邦学习与大模型 168 6.3.1　大模型与面临的挑战 168 6.3.2　联邦学习与大模型训练 169 第 7 章 联邦学习在通信行业中的应用 171～179 7.1 行业背景 172 7.2 联邦学习在通信行业中的应用场景 172 7.2.1　对内服务 172 7.2.2　对外服务 176 7.3 未来展望 179 第 8 章 联邦学习在金融行业中的应用 180～186 8.1 行业背景 181 8.2 联邦学习在金融行业中的应用场景 181 8.2.1　银行业务场景 182 8.2.2　证券业务场景 183 8.2.3　保险业务场景 184 8.2.4　金融监管与执法机构业务场景 185 8.3 未来展望 186 第 9 章 联邦学习在智慧医疗中的应用 187～193 9.1 智慧医疗与大数据应用 188 9.2 联邦学习与智慧医疗结合的应用场景 189 9.2.1　医学影像分析 189 9.2.2　电子健康记录管理 191 9.2.3　疾病预测与监控 192 9.3 联邦学习在智慧医疗中面临的挑战 192 9.3.1　数据异质性 192 9.3.2　隐私泄露和安全性 193 9.3.3　通信成本和效率 193 9.3.4　法规政策要求 193 9.3.5　技术标准化与互操作性 193 第 10 章 联邦学习在智慧交通中的应用 194～202 10.1 行业背景 195 10.2 联邦学习在智慧交通中的应用场景 196 10.2.1　智慧公交 196 10.2.2　智慧地铁 198 10.2.3　智慧铁路 199 10.2.4　智慧高速 200 10.3 未来展望 201 第 11 章 联邦学习在智慧城市中的应用 203～210 11.1 智慧城市 204 11.2 联邦学习与智慧城市建设 205 11.2.1　数据隐私保护 205 11.2.2　分布式学习能力 206 11.2.3　模型个性化和泛化能力 206 11.2.4　灵活性和可扩展性 206 11.2.5　应对数据不平衡和异构性 206 11.3 联邦学习在智慧城市中的应用场景 207 11.3.1　用水量监测与预测 207 11.3.2　用电量监测与预测 208 11.3.3　自动驾驶出租车服务 208 11.3.4　城市环境监测 209 11.3.5　公共安全监测 209 11.4 未来展望 210 第 12 章 总结与展望 211～217 12.1 技术的灵活性和通用性 212 12.2 隐私保护和安全性 213 12.3 模型性能优化与个性化 214 12.4 推动跨领域和跨任务合作 215 12.5 标准化进程 216 参考文献 218