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DP-SPIN：语义概念聚合的差分隐私框架
论文提出 DP-SPIN，一个可信策展框架，用于对独立于受保护记录的语义概念进行聚合测量与摘要。每条记录映射为概念上的稀疏非负向量，差分隐私机制发布含噪声的语义计划，语言模型仅基于该计划生成摘要，最终摘要通过后处理保持差分隐私。在 CFPB、Amazon 与 Yelp 数据集上验证了记录级与用户级…
arXiv cs.LG47 天前
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论文提出 DP-SPIN，一个可信策展框架，用于对独立于受保护记录的语义概念进行聚合测量与摘要。每条记录映射为概念上的稀疏非负向量，差分隐私机制发布含噪声的语义计划，语言模型仅基于该计划生成摘要，最终摘要通过后处理保持差分隐私。在 CFPB、Amazon 与 Yelp 数据集上验证了记录级与用户级…