Eftersom fler aspekter av social interaktion registreras digitalt finns det ett växande behov av att utveckla metoder för dataanalys för att bevara privatlivet. Samhällsvetare kommer att vara mer benägna att använda dessa metoder om det innebär minimal förändring av deras nuvarande metod. I detta syfte presenterar vi en allmän och modulär metod för privatisering av Bayesian inference for Poisson factorization, en bred klass av modeller som innehåller några av de mest använda modellerna inom samhällsvetenskapen. Vår metod uppfyller lokala differential sekretess, vilket säkerställer att ingen enda centraliserad server behöver någonsin lagra icke-privatiserade data. För att formulera våra lokala-privacy garantier, introducerar vi och fokuserar på begränsad-precision lokal integritet-den lokala integritet analog av begränsad-precision differential integritet (Flood et al., 2013). Vi presenterar två fallstudier, en med sociala nätverk och en med textkorpora, som testar vår metods förmåga att bilda den bakre fördelningen över latenta variabler under olika bullernivåer, och visar vår metods nytta över ett naivt tillvägagångssätt, vari slutsatsen fortsätter som vanligt, behandla privatiserade data som om det inte privatiserades.
REF presenterar en allmän metod för sekretessbevarande Bayesian inference i Poisson factorization.
Locally Private Bayesian Inference for Count Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}