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具有稳定性假设的差分隐私聚类算法
本文研究了在输入稳定性假设下的差分隐私聚类问题,提出了一种简单的算法,分析了其在 Wasserstein 距离和 k-means 代价等方面的效用,可直接应用于 “好” 的 k - 中位数实例和本地模型的差分隐私。
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3 years ago
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