在节点差分隐私下高效估计 Erdos-Renyi 图
数据结构与算法
2019-05-28 v1 机器学习
摘要
我们给出了一个简单、计算高效且节点差分私密的算法，用于以近最优精度估计 Erdos-Renyi 图的参数——即在 G(n,p) 中估计 p。我们的算法几乎匹配了 Borgs 等人（FOCS 2018）针对同一问题提出的信息论最优指数时间算法。更一般地，我们给出了一个最优的、计算高效的私密算法，用于估计任何度分布集中于小区间上的图的边密度。
引用
@article{arxiv.1905.10477,
title = {Efficiently Estimating Erdos-Renyi Graphs with Node Differential Privacy},
author = {Adam Sealfon and Jonathan Ullman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1905.10477},
year = {2019}
}