Låggradig approximation är en grundläggande beräknings primitiv som ofta används i dataanalys. I många tillämpningar kan datasetet som algoritmen fungerar på innehålla känslig information om bidragande individer (t.ex. user/movie-betyg i Netflix-utmaningen), vilket motiverar behovet av att designa approximativa algoritmer med låg rang som bevarar integriteten hos enskilda poster i inmatningsmatrisen. I detta papper, ger vi en polynom tid algoritm som, med tanke på en sekretessparameter > 0, för en symmetrisk matris A, utgångar en -differentiellt approximation till huvudegenvektorn av A, och sedan visa hur denna algoritm kan användas för att erhålla en differentialt privat rank-k approximation. Vi erbjuder också lägre gränser som visar att vår nytta/privacy kompromiss är nära till bästa möjliga. Även om det har gjorts betydande framsteg i detta problem nyligen för en svagare uppfattning om integritet, nämligen (, δ)-differentiell integritet [HR12, BBDS12], vårt resultat är den första att uppnå (, 0)-differentiella integritetsgarantier med en nästan optimal nytta / privacy kompromiss i polynom tid.
I Ref föreslogs en differentierad approximation med låg rang med hjälp av exponentiell mekanism.
On differentially private low rank approximation
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}