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$α$- 互信息：数据共享隐私保护的可调节性隐私度量
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种优化隐私约束下的统计数据效用和提供者数据与私有视图互信息的方法，即 $k$-子集机制。该机制实现了离散分布估计，并展示了其优势。
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关键要点
- 研究在本地 ε- 差分隐私的统计学习中优化隐私约束下的统计数据效用。
- 提出了 $k$-子集机制以最大化提供者数据与私有视图之间的互信息。
- 分析了现有机制的局限性。
- 为离散分布估计提出了 $k$-子集机制的有效实现。
- 展示了 $k$-子集机制相较于现有方法的优越性与保障。
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