論文の概要: FLIPHAT: Joint Differential Privacy for High Dimensional Sparse Linear Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14038v3
• Date: Tue, 29 Oct 2024 05:30:08 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-30 13:37:38.253577
• Title: FLIPHAT: Joint Differential Privacy for High Dimensional Sparse Linear Bandits
• Title（参考訳）: FLIPHAT:高次元スパルスリニアバンドの差分プライバシー
• Authors: Sunrit Chakraborty, Saptarshi Roy, Debabrota Basu,
• Abstract要約: 高次元スパース線形帯域は、シーケンシャルな意思決定問題の効率的なモデルとして機能する。 データプライバシの懸念により、我々は、共同でプライベートな高次元の疎線形帯域について検討する。 FLIPHATは,プライバシパラメータの点で最適に後悔することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.908421753758475
• License:
• Abstract: High dimensional sparse linear bandits serve as an efficient model for sequential decision-making problems (e.g. personalized medicine), where high dimensional features (e.g. genomic data) on the users are available, but only a small subset of them are relevant. Motivated by data privacy concerns in these applications, we study the joint differentially private high dimensional sparse linear bandits, where both rewards and contexts are considered as private data. First, to quantify the cost of privacy, we derive a lower bound on the regret achievable in this setting. To further address the problem, we design a computationally efficient bandit algorithm, \textbf{F}orgetfu\textbf{L} \textbf{I}terative \textbf{P}rivate \textbf{HA}rd \textbf{T}hresholding (FLIPHAT). Along with doubling of episodes and episodic forgetting, FLIPHAT deploys a variant of Noisy Iterative Hard Thresholding (N-IHT) algorithm as a sparse linear regression oracle to ensure both privacy and regret-optimality. We show that FLIPHAT achieves optimal regret in terms of privacy parameters $\epsilon, \delta$, context dimension $d$, and time horizon $T$ up to a linear factor in model sparsity and logarithmic factor in $d$. We analyze the regret by providing a novel refined analysis of the estimation error of N-IHT, which is of parallel interest.
• Abstract（参考訳）: 高次元スペアリニアバンドは、ユーザの高次元特徴(例えばゲノムデータ)が利用できるが、そのごく一部だけが関連している、シーケンシャルな意思決定問題(例えばパーソナライズドメディカル)の効率的なモデルとして機能する。 これらのアプリケーションにおけるデータプライバシの懸念により、我々は、報酬と文脈の両方をプライベートデータとみなす、差分的にプライベートな高次元の疎線形帯域について検討する。 まず、プライバシのコストを定量化するために、この設定で達成可能な後悔の限界を低くする。 さらにこの問題に対処するため、計算効率の良い帯域幅アルゴリズムである \textbf{F}orgetfu\textbf{L} \textbf{I}terative \textbf{P}rivate \textbf{HA}rd \textbf{T}hresholding (FLIPHAT) を設計する。 FLIPHATはエピソードの倍増とエピソード的忘れ込みとともに、プライバシと後悔の最適性の両方を保証するために、疎線形回帰オラクルとしてノイズイテレーティブ・ハード・スレッショニング(N-IHT)アルゴリズムの亜種をデプロイする。 FLIPHAT はプライバシーパラメータ $\epsilon, \delta$, context dimension $d$, time horizon $T$ で最適に後悔することを示す。 並列利害関係であるN-IHTの推定誤差を, より精巧に解析することで, 後悔の分析を行う。

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