本研究提出了一种高效的后处理方法ReM，并扩展为GReM-LNN，解决差分隐私中边际查询答案重建的效率和准确性问题。该方法在高斯噪声下确保重建一致性和非负性，显著减少误差，提高了隐私查询机制的实用性。

高效且私密的局部非负边际重建
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