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互动和集中的差分隐私对于赌博机
原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了使用本地差分隐私的情境赌博算法，利用随机梯度下降法的估计器和更新机制，在保护用户数据隐私的同时实现个性化学习。通过最小二乘法的评估器和更新机制，证明了算法在强隐私保护条件下具有良好的性能。
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关键要点
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介绍了使用本地差分隐私的情境赌博算法。
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算法旨在保护用户数据隐私的同时实现个性化学习。
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利用基于随机梯度下降法的估计器和更新机制确保使用LDP。
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在广义线性情境中应用该方法。
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开发了基于最小二乘法的评估器和更新机制。
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通过模拟和实际数据集的实验验证算法在强隐私保护条件下的良好性能。
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