抄録/ポイント:
抄録/ポイント
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オンライン決定は日常生活の一部である。家を購入し,車を駐車し,オークションに参加する。著者らは,これらの決定を公的に採用し,これは著者らのプライバシーを破るかもしれないが,著者らの選択を観察することは,著者らの選好について多くの学習を学ぶかもしれない。本論文では,数学的に厳密な微分プライバシー概念を用いて,プライバシー保護の観点からオンライン停止アルゴリズムを検討した。差動プライベートアルゴリズムにおいて,通常プライバシーとユーティリティのバランスをとる問題がある。この状況において,ほとんどの場合,最適性と高レベルのプライバシーの両方を持つ場合,同時には不可能であった。オンラインアルゴリズムの精度とそのプライバシーの間のパラメータによって定量化された制御可能なトレードオフを達成するための自然機構を提案した。パラメータに依存して,著者らの機構は,より弱い微分プライバシーまたは準最適だが,よりプライバシー保護で最適である。古典的秘密問題に対する最適アルゴリズムに適用した機構の詳細な精度とプライバシー解析を行う。それによって,2つの異なる領域,すなわち,最適停止と微分プライバシー-meetからの古典的概念が,初めてのものである。【JST・京大機械翻訳】