2024年夏季网络通信与经济学实验室（NCEL）研讨会

    2024年6月4日，香港中文大学（深圳）协理副校长、深圳市人工智能与机器人研究院（AIRS）副院长兼群体智能研究中心主任黄建伟教授主持召开了2024年夏季网络通信与经济学实验室（NCEL）研讨会。

    研讨会议主要分为四个主题，由NCEL实验室和研究中心的博士生和博士后就当前的研究内容和成果进行分享和讨论。本次研讨会旨在交流当前科研成果，探讨未来发展方向。

博士生林沁琦

主题：Personalized Pricing through Strategic User Profiling in Social Networks

    博士生林沁琦介绍了基于社交网络数据用户画像的个性化定价机制。特别地，在考虑更加真实的部分连接网络场景时，基于社交网络用户披露数据的定价决策变得更加困难：一方面，用户的网络位置异构性使得用户间及用户-平台间的双重耦合互动更加复杂，另一方面平台的定价决策需要考虑用户的多重隐私信息。为了探索社交网络中用户如何最佳地控制社交活跃度及个人信息披露，我们分析了均衡的结构性属性进而进行了基于真实数据集的仿真实验。实验结果发现了一个有趣的结论：用户的信息披露决策与其网络节点度具有高度匹配性，即用户的网络节点度可以充分表征用户的信息披露决策。

博士生陈可馨

主题：Decentralized Information Elicitation Without Verification

    博士生陈可馨分享了去中心化场景下不可验证的群体信息获取。考虑到现实中许多应用场景（如科研合作、艺术鉴赏等）都是去中心化且无法验证的，该工作提出了参与者即是信息获取者又是激励贡献者的内部激励框架；分析了连续策略下异质参与者的决策均衡；针对多人场景下非凸、非连续的挑战，提出多项式时间复杂度的算法以计算均衡；得到有实践指导意义的结论：在不可验证的去中心化场景下，小团队表现优于大团队。

黄曦博士

主题: Pricing Generative-Model-based Service Customization

    黄曦博士分享了基于生成式模型的服务定制与定价机制设计相关研究。生成式大模型方向的技术突破为原本繁琐且成本高昂的机器学习服务定制带来了范式转变。其根本性转变了服务定制商与用户之间的互动关系——多任务服务质量从定制到互动由二者共同影响。基于服务提供方与用户之间的贯续博弈分析，该分享系统性比较了双方在不同协作模式下的均衡决策、服务质量及服务市场社会效益，结果表明基于生成式模型的用户主导的定制模式能显著促进机器学习服务市场的社会效益及多任务服务的投入产出比。

孙晨曦博士

主题: Strategic V2G Trading in Local Energy Market with Minimum Energy Requirement

    孙晨曦博士分享了考虑准入门槛的车网互动(V2G)充电站参与本地能源市场交易模式的研究。随着电动汽车的大规模普及，V2G技术使得配备低成本、高容量电池的电动汽车能够通过V2G充电站的充放电装置实现电能回馈电网。然而,市场通常会设置准入门槛来规范电动汽车充电站的参与以提高运营效率。该工作建模了电动汽车、充电站和本地能源市场之间的多层交互并分析了考虑最低交易要求时电动汽车反向送电参与能源市场交易模式在经济上可行的条件。

肖奕霖博士

主题：Distributional Robust Energy Consumption Optimization for Large-scale Wireless Networks

    肖奕霖博士介绍了大规模无线网络的鲁棒能耗优化相关研究。5G基站的大规模部署提升了用户体验，同时也增加了网络能耗。在全球气候变暖和运营商支出增加的双重压力下，提升网络能效尤为重要。然而，无线网络用户流量需求存在时空上的不确定性，在大规模异构网络场景下，如何高效鲁棒地优化网络能耗，是非常重要且极具挑战的问题。针对上述挑战，首先构建了大规模异构网络的分布鲁棒能耗优化问题。然后，利用模糊聚类算法对大规模网络进行分簇，根据共覆盖关系将网络分成多个重叠的簇，从而考虑簇间的相互影响。最后提出基于交替优化的子问题求解算法，分布式地求解各个簇内的分布鲁棒能耗优化问题，从而提升问题求解效率。在此基础上，迭代更新不同簇重叠区域的能耗优化决策变量，实现不同簇间优化结果的同步。

博士生叶文涛

主题：Dual-role AoI-based incentive mechanism for HD map crowdsourcing

    博士生叶文涛介绍了如何招募众包车辆以实现高精度地图新鲜度和招募成本之间的平衡。高精度地图是自动驾驶的关键技术之一，特别是在提高交通效率和安全性方面。对于其中动态信息的众包更新，如何在考虑众包车辆双重角色的情况下，即众包车辆同时是地图数据的贡献者也是地图数据消费者的情况下，平衡新鲜度和招募成本仍然是一个挑战。该研究提出了轨迹新鲜度的新概念，以衡量众包车辆对于高精度地图的使用效用，并基于此提出了一个基于双重角色的众包车辆招募机制，大幅降低了高精度地图公司的成本。

博士生徐睿辰

主题：Joint client selection and incentive mechanism design for differential private federated learning

    博士生徐睿辰介绍了如何在差分隐私联邦学习中进行机制设计和用户选择。差分隐私联邦学习从客户分布式私有数据中学习全局机器学习模型,同时提供隐私保护。然而,在差分隐私保护下的客户仍然会遭受一定程度的潜在隐私泄露,这可能导致客户不愿意参与模型训练。因此,客户选择和隐私补偿都是决定哪些客户将加入学习的重要决定。特别是,由于客户的隐私泄露随其参与频率的增加而增加,客户选择决定与隐私补偿紧密耦合。本文提出了一种联合客户选择和隐私补偿的贝叶斯最优机制设计方法。我们提出了一种有效的算法来解决其中的非凸优化问题。我们首先描述了具有异构隐私敏感性的客户的最优选择策略。这种方法降低了问题的维度,并可以被一种有效的算法来解决。数值结果表明,所提出的机制在测试准确性和货币成本方面都优于基于无偏选择的机制。

刘博博士

主题：Byzantine-robust Decentralized Federated Learning via Dual-domain Clustering and Trust Bootstrapping

    刘博博士介绍了一种新型拜占庭鲁棒去中心化联邦学习方法。首先，提出利用数据域和模型域的距离度量来识别客户端的差异，然后提出了一种以良性客户端为中心的信任评估机制，用于评估其邻近的客户端；并进一步开发了一种两阶段的聚类和信任引导方法，有效排除了模型聚合中的拜占庭客户端。所提出的方法的有效性在大量实验中得到了验证，其性能显著优于现有的拜占庭鲁棒的中心化和去中心化联邦学习方法。

硕士生宋雨林

主题：An LLM Agent based Power System Structure Generation Tool

    硕士生宋雨林提出了一种基于LLM agent的电网结构图生成工具。该方法生成小规模电网拓扑图像，并通过LLM从粒度和维度上丰富电网结构知识。该工具有三种功能：电网结构生成、结构细节信息补充和地理信息嵌入，并提出相应的评价标准。未来工作将评估现有MLLM和基于计算机视觉的工具的结构识别能力，并将生成数据进一步用于模型训练和评估。

博士生李想

主题：Mechanism Design Towards Prompt-based AIGC Services

    博士生李想介绍了面向人工智能生成内容服务中的用户策略性使用问题和服务提供商的定价机制方法。通过量化用户提示在人工智能生成内容服务中的影响，构建了异构用户与服务提供商的二阶段斯塔克伯格博弈。基于上述建模，求解了用户的最优使用决策并给出了服务提供商的高效定价算法。

博士生成锦

主题：Continuous Query-based Data Trading

    博士生成锦分享了所研究的基于连续查询的数据交易问题。在当前的在线决策环境中，数据交易的需求日益增长，而传统的数据交易方法主要针对静态数据库快照的一次性查询而设计，这忽略了对流数据上基于连续查询的数据交易的需求。如果直接将现有方法应用于连续查询，往往会导致重复和不精确的费用计算，这不仅损害了卖方的收入，也影响了数据交易的效率和公平性。为了填补这一空白，工作提出了考虑连续查询执行中计算共享的基于连续查询的数据交易框架。这个框架能够与现有的交易机制合作，并具有所需的属性，如高效性、准确性和可扩展性，从而为在线决策提供更加精确和经济的数据交易服务。

博士生罗易凡

主题：Privacy Preservation over Correlated Data Sequences

    博士生罗易凡提出了一种基于耦合马尔可夫链模型的隐私保护机制。该方法通过量化数据相关性和数据新鲜度对隐私泄露的影响，为保护数据序列中的隐私提供了理论基础。该机制包括三个主要功能：隐私泄露量化、数据相关性分析和隐私保护策略优化，并提出了相应的理论界限和分析方法。未来工作将进一步扩展模型的适用范围，研究多用户场景下的隐私保护策略，并探索该机制在分布式机器学习环境中的应用潜力。

    本次研讨会设置了网络通信与经济学实验室Best Student Presentation Award、Best Research Contribution Award以及Best Team Player奖项。黄建伟教授还为各位获奖者准备了仪式感满满的奖杯和NCEL周边，以表彰他们的出色表现。

香港中文大学（深圳）

网络通信与经济实验室

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