Mar, 2024
利用联邦学习和边缘计算在云计算网络中进行推荐系统
Leveraging Federated Learning and Edge Computing for Recommendation
Systems within Cloud Computing Networks
TL;DR通过将人工智能（AI）与边缘计算相结合，边缘智能利用终端设备和边缘服务器的计算和通信能力，在数据产生的地方进行处理，从而实现人工智能的大规模和高效部署。其中一项关键技术是隐私保护的机器学习范式Federated Learning（FL），该范式使数据所有者能够在无需将原始数据传输到第三方服务器的情况下训练模型。然而，FL网络预计涉及成千上万个异构分布式设备，因此通信效率仍然是一个关键瓶颈。为了减少节点故障和设备退出，提出了一种分层联邦学习（HFL）框架，其中指定的集群领导者通过中间模型聚合支持数据所有者。因此，基于改进的边缘服务器资源利用，本文可以有效弥补缓存容量的限制。为了减轻软点击对用户体验质量（QoE）的影响，作者将用户QoE建模为综合系统成本。为解决这个公式化问题，作者提出了一种具有联邦深度强化学习（DRL）和联邦学习（FL）的分散式缓存算法，其中多个代理独立学习并做出决策。