この記事では、差分プライバシー(DP)施設配置問題における期待近似率の改善に焦点を当てています。従来の最良の期待近似率はO(log n√ǫ)であり、新しい下限値が提案されました。これは、近似率がメトリック空間のサイズと共に増加する必要があることを示す初めての証拠です。施設配置問題は組合せ最適化の古典的な問題であり、プライバシーへの懸念からDP制約下で研究されています。アルゴリズムは隣接データセット上で実行された場合に出力分布が類似していることが求められます。
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Key Insights Distilled From
by Pasin Manura... at arxiv.org 03-11-2024
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