报告人：段思婧
报告地点：升华后楼409会议室
报告时间：2023年9月20日 晚上19:30—20:30
报告题目1：基于深度生成网络的大规模移动蜂窝网络数据合成
报告摘要：移动蜂窝网络数据在各种实际应用中起着至关重要的作用，例如网络优化、流量预测、移动性建模和资源分配。然而，有限的数据访问一直是网络系统社区数据驱动研究和开发的巨大障碍。虽然现有的研究已经研究了一些数据合成技术，但它们无法生成用户级多维(如用户属性、时间流量使用和空间移动行为)移动蜂窝网络数据，而这些数据对于蜂窝网络的下游应用至关重要。在报告中，将会介绍一种新的方法来生成高效用的大规模合成移动蜂窝网络数据，同时保护用户隐私。
报告题目2：小单元MEC中具有自适应负载平衡的移动感知在线任务卸载
报告摘要：移动边缘计算是一种很有前途的计算范式，它使移动设备能够将计算密集型任务卸载到附近的边缘服务器上。然而，在小蜂窝网络中，用户的移动会导致时空负载的不均匀，需要考虑自适应负载平衡，这一点尚未得到充分的研究。本报告通过对大规模WiFi系统中真实用户关联数据集的数据分析和观察，研究了基于自适应负载平衡的移动感知在线任务卸载问题，以最小化总计算成本。然而，如果事先不知道未来用户的移动行为和边缘服务器的时空计算负荷，这个问题是难以解决的。为了解决这一挑战，设计了一种在线控制方案，实验结果表明，该方案在降低移动设备的计算成本和实现负载平衡方面的有效性。
段思婧博士简介：
段思婧，金沙检测线路js692018级博士生，导师为张尧学教授。研究方向：移动网络计算与大数据分析。她目前以第一作者在IEEE IEEE Communications Surveys & Tutorials，IEEE Transactions on Mobile Computing, IEEE Internet of Things, IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems等期刊和会议发表论文6篇。
