arXiv 论文：SHIP 差分隐私结构化洞察
原文标题：SHIP: Structured and Hierarchical Insight with Privacy
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论文将差分隐私（DP）洞察形式化为可复用的分析查询表示，提出 SHIP 方法，自动将查询映射到属性、构建分层混合分类体系并发布 DP 合成表。实验表明 SHIP 在问答性能与结构保真度上均优于现有隐私洞察基线。
- 问题
- 文本数据的差分隐私洞察形式各异，效用难以比较评估。
- 方法
- 将 DP 洞察定义为可复用查询表示，自动映射查询到属性、构建分层混合分类体系并发布 DP 合成表。
- 结果
- 在问答性能与结构保真度上均优于现有隐私洞察基线；未给出具体数值。
- 影响
- 为隐私保护文本分析提供统一评估基准和可复用表示，便于工程上比较方案。
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