Abstrakt. Vi betraktar en privat variant av det klassiska tilldelningsproblemet: med tanke på k-varor och n-agenter med privata värderingsfunktioner över buntar av varor, hur kan vi fördela varor till agenter för att maximera social välfärd? Ett viktigt specialfall är när agenter önskar som mest en god, och anger deras (privat) värde för varje god: i detta fall är problemet exakt den maximala vikten matchande problem i en bipartit graf. Privata matchnings- och tilldelningsproblem har inte beaktats i differentiell sekretesslitteratur av goda skäl: de är helt enkelt omöjliga att lösa under differentiell integritet. Informellt måste fördelningen matcha agenter till deras föredragna varor för att maximera social välfärd, men denna preferens är precis vad agenter vill dölja! Därför anser vi att problemet under den avslappnade begränsningen av gemensam differential integritet: för någon agent i, ingen koalition av agenter exklusive jag bör kunna lära sig om värdering funktion agent i. I detta sammanhang är den fullständiga tilldelningen inte längre publicerad utan varje agent får veta vad som är bra att ta emot. Vi visar först att om det finns flera identiska kopior av varje vara, är det möjligt att effektivt och korrekt lösa det matchande problemet samtidigt garantera gemensam differential integritet. Vi ser sedan på det mer allmänna tilldelningsproblemet där anbudsgivarnas värderingar uppfyller villkoren för bruttoersättningar. Slutligen bevisar vi att fördelningsproblemet inte kan lösas till icke-trivial noggrannhet under gemensam differential integritet utan att kräva flera kopior av varje typ av vara.
REF studerade därefter ett tvåsidigt fördelningsproblem, där köpare med privata värderingsfunktioner över buntar av varor måste tilldelas varor för att maximera social välfärd (observera att här köpare tilldelas varor, men inte ge dem, till skillnad från problemet vi studerar i detta arbete).
Private Matchings and Allocations
{'venue': 'SIAM Journal on Computing 45(6) 1953--1984 (2016)', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Computer Science']}