論文の概要: Mean Estimation with User-level Privacy under Data Heterogeneity

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.15835v1
• Date: Fri, 28 Jul 2023 23:02:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-01 19:14:33.626933
• Title: Mean Estimation with User-level Privacy under Data Heterogeneity
• Title（参考訳）: データ不均一性を考慮したユーザレベルのプライバシによる平均推定
• Authors: Rachel Cummings and Vitaly Feldman and Audra McMillan and Kunal Talwar
• Abstract要約: 異なるユーザーは、非常に多くの異なるデータポイントを持っているかもしれない。 すべてのユーザが同じディストリビューションからサンプルを採取していると仮定することはできない。 本研究では,データの分布と量の両方でユーザデータが異なる異質なユーザデータの単純なモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 54.07947274508013
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: A key challenge in many modern data analysis tasks is that user data are heterogeneous. Different users may possess vastly different numbers of data points. More importantly, it cannot be assumed that all users sample from the same underlying distribution. This is true, for example in language data, where different speech styles result in data heterogeneity. In this work we propose a simple model of heterogeneous user data that allows user data to differ in both distribution and quantity of data, and provide a method for estimating the population-level mean while preserving user-level differential privacy. We demonstrate asymptotic optimality of our estimator and also prove general lower bounds on the error achievable in the setting we introduce.
• Abstract（参考訳）: 現代の多くのデータ分析タスクにおける重要な課題は、ユーザデータが異種であることです。 異なるユーザーは膨大な数のデータポイントを持っているかもしれない。 さらに重要なことに、すべてのユーザが同じディストリビューションからサンプルを採取しているとは考えられない。 これは、例えば言語データでは、異なる音声スタイルがデータの不均一性をもたらす。 本研究では,データの分布と量の両方でユーザデータが異なる異質なユーザデータの簡単なモデルを提案するとともに,ユーザレベルの差分プライバシーを保ちながら,人口レベルの平均値を推定する方法を提案する。 我々は、推定器の漸近的最適性を示し、また我々が導入する設定で達成可能な誤差の一般的な下界も証明する。

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