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Differential Privacy and Decentralized Randomized Power Method
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内容提要
本研究提出了一种在去中心化框架下减少噪声方差的差分隐私策略，确保低计算和通信开销，同时保持准确性，对分布式推荐系统具有重要意义。
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关键要点
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本研究提出了一种在去中心化框架下减少噪声方差的差分隐私策略。
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该策略确保低计算和通信开销，同时保持准确性。
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研究解决了随机幂方法在处理大规模谱分析与推荐任务时的隐私泄露问题。
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所提出的方法在去中心化设置中的噪声规模与中心化设置相似。
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该方法对分布式推荐系统等去中心化应用具有重要意义。
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