该文综述联邦赌博学习研究，涵盖线性上下文强化学习、FedUCB、联邦纯探索、异步多臂与线性赌博机、激励通信Inc-FedUCB、Fed-GO-UCB、LCC-UCB、公平隐私、FN-UCB、Fed-PE等算法，分析遗憾与通信成本，并通过实验验证有效性。

该文综述联邦赌博学习中的激励通信与客户端选择研究，提出Inc-FedUCB、UCB-CS、Fed-GO-UCB、FEDEXP3等算法，在通信与激励成本约束下实现近优遗憾率，并探讨公平性、风险规避、策略性行为及数据共享激励，实验验证了有效性。