基于差分隐私相关性的特征选择

BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-08-20T00:00:00Z

本文首次探索了在公共特征下的局部差分隐私（LDP）学习，提出了半特征LDP概念，并证明了其在非参数回归中的收敛速度明显降低。介绍了HistOfTree估计器，能够利用公共和私有特征信息，在理论和实证中表现出优越性能。还讨论了用户手动选择保护特征的情况，并提出了相应的估计器和参数调整策略，得到了类似的理论和实证结果。