该研究探讨了如何在保护卖家隐私的前提下，通过提供激励性支付来优化测试损失和支付的加权组合。研究结合了博弈论、统计学习理论和差分隐私的思想，并证明了在某些条件下可以将问题转化为凸问题。研究还验证了该方法在真实医疗数据集上的应用。