論文の概要: Contrastive Explainable Clustering with Differential Privacy

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.04610v2
• Date: Sun, 01 Jun 2025 00:38:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-03 20:53:52.847124
• Title: Contrastive Explainable Clustering with Differential Privacy
• Title（参考訳）: 差分プライバシーによる対照的な説明可能なクラスタリング
• Authors: Dung Nguyen, Ariel Vetzler, Sarit Kraus, Anil Vullikanti,
• Abstract要約: 本稿では、クラスタリングアルゴリズムの差分プライバシーと対照的な説明を組み合わせ、説明可能なAI(XAI)に新しいアプローチを提案する。 そこで本研究では,k-median問題とk-means問題に着目し,あるデータポイントに固定されたセントロイドを用いたクラスタリングと,元のクラスタリングとクラスタリングとの実用的差異として,コントラッシブな説明を計算する。 私たちの重要な貢献は、これらの微分プライベートな説明が、本質的に非プライベートな説明と同じユーティリティ境界を達成することを示すことです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.19112971690494
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This paper presents a novel approach to Explainable AI (XAI) that combines contrastive explanations with differential privacy for clustering algorithms. Focusing on k-median and k-means problems, we calculate contrastive explanations as the utility difference between original clustering and clustering with a centroid fixed to a specific data point. This method provides personalized insights into centroid placement. Our key contribution is demonstrating that these differentially private explanations achieve essentially the same utility bounds as non-private explanations. Experiments across various datasets show that our approach offers meaningful, privacy-preserving, and individually relevant explanations without significantly compromising clustering utility. This work advances privacy-aware machine learning by balancing data protection, explanation quality, and personalization in clustering tasks.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、クラスタリングアルゴリズムの差分プライバシーと対照的な説明を組み合わせ、説明可能なAI(XAI)に新しいアプローチを提案する。 そこで本研究では,k-median問題とk-means問題に着目し,あるデータポイントに固定されたセントロイドを用いたクラスタリングと,元のクラスタリングとクラスタリングとの実用的差異として,コントラッシブな説明を計算する。 この方法は、セントロイド配置に関するパーソナライズされた洞察を提供する。 私たちの重要な貢献は、これらの微分プライベートな説明が、本質的に非プライベートな説明と同じユーティリティ境界を達成することを示すことです。 さまざまなデータセットにわたる実験により、我々のアプローチは、クラスタリングユーティリティを著しく複雑にすることなく、意味があり、プライバシーを保護し、個別に関連する説明を提供することを示している。 この作業は、クラスタリングタスクにおけるデータ保護、説明品質、パーソナライゼーションのバランスをとることによって、プライバシを意識した機械学習を促進する。

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