GLOBECOM 2017参会经历
今年的GLOBECOM在12月4日至8日隆重举行。我有幸携论文参会,为大家分享下见闻与体验。
GLOBECOM是电气和电子工程师协会(IEEE)通信领域的旗舰会议,吸引着许多全球各地的科学家、研究人员以及从业者。会议在新加坡金沙博览与会议中心(Marina Bay Sands Expo and Convention Centre)举行。新加坡风景优美,商贸繁荣,守护着亚欧航线咽喉马六甲,这也映衬着会议的主题,“连接东方与西方的枢纽”。
会议内容不仅涵盖了传统通信领域的12个专题,如无线通信,光通信,认知无线电等,还涵盖了一些新兴特选领域(Selected Areas in Communications),例如大数据,物联网,智能电网,社交网络等。会议共收到了2630篇文章,接收了1026篇,接收率约39%。
在参会过程中,我主要关注隐私与大数据相关方向,并深刻感受到了大数据和机器学习这一“炼金术”在通信相关领域下的广泛应用。下面以两篇会议评选出的最佳论文(Best Paper Awards)为例作简要阐述。
得奖论文作者陈旭教授(左)、廖国成(中)与主办方合影
Jingyi Wang et. al, Primary Users’ Operational Privacy Preservation via Data-Driven Optimization: 论文研究了认知无线电场景下主要用户(Primary User)的隐私保护和次要用户(Secondary User)传输需求这两者的权衡问题。具体来说,论文利用数据驱动的优化方法来估计次要用户的传输需求,从而降低传输需求的不确定性对总体系统性能造成的不利影响。
Yawen Fan et. al, Distributed Approximating Global Optimality with Local Reinforcement Learning in HetNets: 论文研究了异构无线网络(由基站,微发射器和用户设备三者组成)下的吞吐量(throughput)和功率的联合优化问题。具体来说,同时考虑三者的决策变量以达到系统最优是个NP-hard问题,但是论文提出利用强化学习(Reinforcement Learning)的方法来联合三者决策,而且通过分布式学习过程来减少复杂度,从而找到最优决策。
此外,在导师黄建伟教授的指导下,我和中山大学数据科学与计算机学院教授陈旭合作的论文 Optimal Privacy-Preserving Data Collection: A Prospect Theory Perspective 荣获年轻学者最佳论文奖(Young Professional Best Paper Award)。该论文提出利用展望理论(Prospect Theory)来指导大数据下的隐私保护。以往文献皆使用期望效用理论(Expected Utility Theory)来对数据贡献者的决策进行建模。相比于期望效用理论,展望理论能在不确定状态下更有效地解释人们的决策行为。具体来说,展望理论考虑了人们的风险规避因素在决策中的重要作用。在用户数据被互联网虎视眈眈且隐私保护充满不确定因素的大数据时代,利用展望理论来对刻画数据贡献者的隐私决策行为并指导数据收集者的隐私保护政策显得尤为重要。论文表明,在展望理论的建模下,数据收集者应采取比期望效用理论指导下更严格的隐私保护政策。
我在满满的收获与期待中结束了这次大会的旅程,在此表达对大会组织者的感谢以及研究人员的敬意,感谢中国香港中文大学信息工程学系和网络通信与经济实验室对我这次参会的支持,希望在未来的科研道路上砥砺前行。
论文及作者介绍
论文信息:
Guocheng Liao, Xu Chen, and Jianwei Huang," Optimal Privacy-Preserving Data Collection: A Prospect Theory Perspective," accepted byProc. IEEE GLOBECOM, 2017.
第一作者信息:
廖国成,中国香港中文大学网络通信与经济实验室在读博士生,研究方向为大数据隐私保护。
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