隐私保护通信网络优化新框架：CLUSTER模型破解用户行为与基础设施的协同难题

本文推荐研究人员针对通信网络优化中用户隐私数据不可获取的难题，开展了基于贝叶斯非参数模型的隐私保护优化研究。团队提出CLUSTER框架，通过聚合低分辨率数据识别用户群体连接模式，成功实现基站负载预测、关键节点识别及网络部署指导，在保护用户隐私的同时为5G/4G网络优化提供了创新解决方案。

　　

在现代社会高度依赖通信网络的时代，我们享受着随时随地的互联服务，却很少思考这背后的复杂优化工作。随着物联网设备数量呈指数级增长，从4G向5G过渡预计将带来连接设备数量十倍增长和流量三个数量级的提升，通信网络正面临着前所未有的压力。网络运营商必须在保证服务质量的同时提高运营效率，这需要通过两个主要策略来实现：一是精准部署新基站（BS）避免资源浪费，二是动态调节基站的休眠与激活状态以节省能耗。

然而，现有的网络优化方法遭遇了一个根本性瓶颈——网络功能不仅取决于基础设施本身，更取决于其与用户行为的动态交互。用户移动性和个人连接模式等关键数据属于个人可识别信息（PII），受到隐私法规严格保护，使得网络运营商无法获取这些必要信息来设计有效的优化策略。传统解决方案如数据聚合和匿名化只能提供静态快照，无法揭示基站间的传输动态；分布式学习方法仍存在隐私风险；而深度学习等统计模型需要海量数据，往往超出实际可获得的范围。

面对这一挑战，来自哈尔滨工业大学、永江实验室等机构的研究团队在《Nature Communications》上发表了题为“Privacy preserving optimization of communication networks”的研究论文，提出了一个名为CLUSTER（Characterizing Latent User Structure Through Evidence Refinement）的创新框架。这是一个可解释的贝叶斯非参数（BNP）框架，能够利用受保护的聚合低分辨率数据来识别具有相关连接模式的用户群体。

研究团队采用的核心技术方法包括：1）建立层次贝叶斯非参数模型（M_BNP）从基站负载数据中推断用户聚类；2）设计基于狄利克雷过程混合模型（DPMM）的迭代算法；3）使用统一流形逼近与投影（UMAP）和k-means算法进行降维聚类分析；4）利用来自中国柳州5G网络（302个基站，约7000用户）和慈溪4G网络（8个基站，300-800用户）的真实数据集进行验证。

CLUSTER框架工作原理

研究团队将通信网络建模为包含M个用户和N个基站的系统，用户j在时间t的连接偏好（CP）由N维向量l^j(t)表示，其中l_i^j(t)表示用户j连接到基站i的概率。所有用户的偏好组成矩阵L(t)，基站需求可表示为?(t) = L(t)w(t)，其中w(t)是用户的时间依赖权重。

实际基站负载x(t)由用户连接偏好和基站工作周期u(t)共同决定，具体关系为x(t) = D(t)diag(u(t))L(t)w(t)，其中D(t)是归一化因子。这一公式揭示了工作周期设置与后续负载分布间的直接关系，为基站控制器设计休眠/激活周期提供了 essential 指导。

BNP和M_PLN算法检索这些隐藏集群并允许构建与每个组相关的平均CPs I?(t)（绿色背景，推断）。有了这些集群，我们可以使用公式(2)将管理者控制的u(t)与其估计的后续负载x(t)联系起来。'>

测试CLUSTER性能

研究团队首先在模拟环境中测试CLUSTER，构建了一个包含10³用户和15个基站的虚拟城镇，模拟365天的用户移动和连接行为。用户被分为四组，各有不同的时空行为模式：第1组（蓝色）和第4组（红色）留在本地区域；第2组（黄色）和第3组（绿色）每日通勤到市中心工作。

应用M_BNP算法后，模型检测到9个不同集群，共同占用户权重的99%。这些集群展现出独特的连接模式，成功恢复了人口按邻里划分的自然分区，并暴露了每个邻里内基于地理区域和通勤模式的子群体。

BNP，模型检测到九个不同集群，共同占用户权重的99%。这些代表具有可预测相似CP模式的子人群。展示的是午夜（t=0）的CLUSTER结果。g 为九个集群提取的时间平均CPs I。如预测那样，集群展现出明显不同的连接模式（水平条颜色匹配a、b中的BS颜色）。h 通过观察每个集群的CP，我们可以推断集群用户来源的邻里。例如，集群4、5和6的CPs集中在橙色、蓝色和绿色BS周围。这表明它们代表来自N1的用户组。确实，这三个集群的总权重（左侧实心条）相加等于N1居民的总权重（橙蓝条纹条）。在N2和N3也观察到类似结果。集群编号（1,2,...,9）标记在相应实心条内部；实心条颜色匹配面板f和g中的集群颜色；条纹条颜色匹配a、b中的用户组颜色。'>

在实证测试中，团队使用了中国柳州5G网络（约7000用户，302个基站）和慈溪4G网络（300-800用户，8个基站）的真实数据。结果显示，CLUSTER预测的负载x_M(t)与实验观测负载x_Exp(t)高度一致，平均绝对误差（MAE）分别为3.599×10^-3和0.014，平均偏差分别为6.69%。

与线性回归、随机森林回归、支持向量回归、高斯过程回归（GPR）、神经网络和Transformer等传统方法相比，CLUSTER在大多数情况下都实现了更小的MAE，尤其在聚类水平C∈(0.2,0.8)的中等范围内表现最佳。

CLUSTER在网络规划中的应用

研究团队利用CLUSTER识别用户连接模式中的服务缺陷区域。用户位于多个基站覆盖区域时会体验到高质量服务，其CP会分散 across 多个基站；而服务不足区域的用户CP则 localized，集中在少数可用基站上。

通过将CP投影到低维空间S，团队发现了两种类型的S集群： intermixed clusters（多色）代表用户将负载分散到多个基站；isolated clusters（单色）代表用户仅依赖一个或两个基站。这些孤立集群指示了潜在覆盖缺口。

在实证数据分析中，柳州数据集显示了不同区域的独特模式：郊区在中午出现两个孤立集群，对应主要大道的高午间流量；市区和工业区也检测到孤立集群，指示覆盖缺口。有趣的是，模拟网络中检测到的覆盖缺口密度远高于实证数据，这与专业规划网络和随机部署网络的区别一致。

基站关键性分析

研究团队通过CLUSTER量化了基站故障对网络的影响。当基站i发生故障时，其用户负载会重新分配到附近基站，可通过M_BNP预测用户集群从i转向其下一个首选基站j的行为，从而量化i的关键性。

关键性指标G_i(t)捕获了基站i故障对网络的影响程度。在模拟数据中，基站被分为低风险（G_i(t)<1）、中等风险（1≤G(t)≤2）和关键（G(t)>2）三类。分析发现关键性风险集中在少数基站上，表明相对较小的干预措施可能对网络韧性产生重大影响。

关键基站分为两种类型：负载驱动型关键性（G_i(t)与负载x_i(t)高度相关）和环境驱动型关键性（G_i(t)与负载解耦）。这种区分提供了直接的缓解洞察：对于负载驱动型关键性，最佳策略是在同一区域增加基站；对于环境驱动型关键性，则应提高邻居基站的负载容量。

在柳州实证数据中，不同区域表现出不同的关键性模式：郊区基站因基站安装稀疏而表现出更高关键性；住宅区高G(t)基站通常位于人口更密集区域；工业和市区在午夜出现更多关键基站，与用户家庭地理分布不平衡一致。

t(G)对G。我们观察到大多数低风险基站（峰值 around G~1）， alongside 一小部分关键基站（右侧次峰）。这表明关键性风险集中在一小部分基站上。d 全镇N=15个基站的日均关键性G_i(t)（实线）和负载x_i(t)（虚线）。在大多数图中，关键性与负载高度相关（例如，BS 9），指示负载驱动风险（在a中标记）。然而，BS 5表现出与其负载解耦的一致G₅(t)， primarily due to its neighbors' capacity, rather than its own load, capturing an environment-driven risk. 大多数图展示了人口昼夜模式的签名，一些基站在工作时间达到峰值，可能 around occupational locales，而其他主要在夜间达到峰值，由家庭间隔驱动。e、f 柳州五个区域所有基站的关键性，从我们的实证数据集在中午（e）和午夜（f）获得。关键性级别由颜色指示，每个区域有特定颜色条（显示在地图顶部/底部）。g-k 每个五个区域在中午（实线）和午夜（虚线）的密度P_t(G)。与我们模拟数据类似，这里我们也观察到大多数低风险基站，具有向右延伸的风险站尾部。'>

研究结论与意义

该研究开发的CLUSTER框架成功解决了通信网络优化中的隐私保护难题，通过贝叶斯非参数模型从聚合数据中提取用户行为模式，实现了在不侵犯用户隐私的前提下进行精准网络优化。这一方法不仅在模拟环境中表现出色，在真实世界的5G和4G网络数据中也得到了验证，为未来通信网络的发展提供了重要技术支撑。

CLUSTER的创新之处在于其能够将高维潜在结构（用户连接偏好）与低维观测数据（基站负载和工作周期）联系起来，这种分析方法具有广泛的适用潜力。除了通信网络优化，该方法还可应用于医疗健康、城市规划和环境科学等领域，帮助从碎片化、匿名化的数据中识别潜在模式和规律。

随着数字化革命的深入推进，对CLUSTER及类似方法论的需求将持续增长，在更多领域找到应用场景，为数据驱动的决策提供支持，同时确保个人隐私得到充分保护。这项研究为隐私保护与数据分析的平衡提供了创新解决方案，具有重要的理论价值和实际应用意义。