新しいk-stars LDPアルゴリズムは、(p, q)-クリークの列挙において従来のエッジLDPアルゴリズムよりも優れた性能を発揮します。このアルゴリズムは、k-stars構造情報を活用し、エッジLDPよりも遥かに少ないノイズで動作し、プライバシー保護とユーティリティを向上させます。GplusとFacebookのような密なグラフでは、L2損失が増加する一方で相対誤差が減少する傾向が見られます。一方、IMDBとGitHubのような疎なグラフでは逆の傾向が見られます。GitHubでのk-stars LDPのL2損失は他のデータセットよりも小さいことが観察されました。
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by Henan Sun,Zh... alle arxiv.org 03-05-2024
https://arxiv.org/pdf/2403.01788.pdfDomande più approfondite