Vi undersöker problemet med att lära sig diskreta, oriktade grafiska modeller på ett differentierat privat sätt. Vi visar att tillvägagångssättet att släppa bullrig tillräcklig statistik med hjälp av Laplace-mekanismen leder till en bra kompromiss mellan integritet, nytta och praktiskhet. En naiv inlärningsalgoritm som använder den bullriga tillräckliga statistiken "som är" överträffar allmänna ändamål differentialt privata inlärningsalgoritmer. Den har dock tre begränsningar: den ignorerar kunskap om processen för att generera data, vilar på osäkra teoretiska grunder och uppvisar vissa patologier. Vi utvecklar ett mer principfast tillvägagångssätt som tillämpar formalismen hos kollektiva grafiska modeller för att göra en slutledning över den sanna tillräckliga statistiken inom en förväntningsmaximering ram. Vi visar att detta lär sig bättre modeller än konkurrerande metoder för både syntetiska data och verkliga mänskliga mobilitetsdata som används som fallstudie.
Bernstein m.fl. REF undersökte oriktade grafiska modeller med hjälp av kollektiva grafiska modeller på ett differentialiserat sätt.
Differentially Private Learning of Undirected Graphical Models using Collective Graphical Models
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}