Differentially Private Submodular Maximization with a Knapsack Constraint
本文研究了在背包约束下进行子模最大化的差分隐私问题（SMK），这是离散优化中的基础问题，广泛应用于机器学习等领域。随着这些应用涉及越来越多的敏感个体数据，对具有形式化隐私保证的高效用算法需求日益增长。本文考虑了单调和非单调目标函数。对于单调
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← 返回所有主题Multi-Objective Submodular Maximization with Differential Privacy
本文研究差分隐私（DP）约束下的多目标子模最大化（MOSM）问题，旨在从敏感数据集中选择一个最多包含 k 个元素的子集，以最大化 d 个单调子模函数的最小值，同时满足 ε-差分隐私。虽然差分隐私单目标子模最大化和非隐私的多目标子模最大化已有