抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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Privelet法は,差分プライバシ基準に準拠しつつ,部分和精度にも優れており,プライバシが保護されたデータのスケーラブルな活用を可能にする.このPrivelet法に非負精緻化処理を組み込むと,高い部分和精度を維持しつつ,さらに,「非負制約の逸脱」や「疎データの密度急増」という2つの問題への対処も可能となる.この手法の場合,非負精緻化をともなう逆Wavelet変換(Top-down精緻化)部分に枝刈り処理を導入することで演算を効率化することができる.筆者らは以前,Top-down精緻化の性質に着目した枝刈り実装法(水平型)を提案した.本報告では,先の提案とは異なる実装法(垂直型)を新たに提案する.さらに,先に提案した実装法との間での,演算効率化効果の比較評価も試みる.(著者抄録)