論文の概要: Differentially Private Ad Conversion Measurement

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.15224v1
• Date: Fri, 22 Mar 2024 14:18:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-25 17:19:18.243190
• Title: Differentially Private Ad Conversion Measurement
• Title（参考訳）: Differentially Private Ad Conversion Measurement
• Authors: John Delaney, Badih Ghazi, Charlie Harrison, Christina Ilvento, Ravi Kumar, Pasin Manurangsi, Martin Pal, Karthik Prabhakar, Mariana Raykova,
• Abstract要約: 我々は、差分プライバシー(DP)を用いたプライベート広告変換測定のための公式なフレームワークを開発する。 特に、帰属規則の運用上有効な構成の概念を定義する。 次に、実際に最も一般的に発生する構成の集合に対して、完全な特徴付けを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.91290951502002
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In this work, we study ad conversion measurement, a central functionality in digital advertising, where an advertiser seeks to estimate advertiser website (or mobile app) conversions attributed to ad impressions that users have interacted with on various publisher websites (or mobile apps). Using differential privacy (DP), a notion that has gained in popularity due to its strong mathematical guarantees, we develop a formal framework for private ad conversion measurement. In particular, we define the notion of an operationally valid configuration of the attribution rule, DP adjacency relation, contribution bounding scope and enforcement point. We then provide, for the set of configurations that most commonly arises in practice, a complete characterization, which uncovers a delicate interplay between attribution and privacy.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,広告主が広告主のウェブサイト(あるいはモバイルアプリ)の広告インプレッションに起因して,広告主が広告主のウェブサイト(あるいはモバイルアプリ)の広告インプレッションを推定しようとする,デジタル広告における中心的な機能である広告コンバージョン測定について検討する。 差分プライバシー (DP) は, 数学的な保証が強いことから人気を博した概念であり, プライベート広告変換測定のための形式的枠組みを開発する。 特に, 帰属規則, DP隣接関係, 帰属範囲, 強制点の運用上有効な構成の概念を定義した。 次に、最も一般的に発生する一連の設定に対して、属性とプライバシの間の微妙な相互作用を明らかにする、完全な特徴付けを提供します。

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