論文の概要: Locally Private Nonparametric Contextual Multi-armed Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.08098v2
• Date: Tue, 25 Mar 2025 16:13:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-26 16:51:04.780806
• Title: Locally Private Nonparametric Contextual Multi-armed Bandits
• Title（参考訳）: 局所的非パラメトリックなマルチアームバンド
• Authors: Yuheng Ma, Feiyu Jiang, Zifeng Zhao, Hanfang Yang, Yi Yu,
• Abstract要約: ローカルディファレンシャルプライバシ(LDP)の下での非パラメトリックコンテキスト多重武装バンディット(MAB)の課題に対処する。 一致したミニマックス下界で支持されるミニマックス最適性を示す一様信頼束縛型推定器を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.579415536953132
• License:
• Abstract: Motivated by privacy concerns in sequential decision-making on sensitive data, we address the challenge of nonparametric contextual multi-armed bandits (MAB) under local differential privacy (LDP). We develop a uniform-confidence-bound-type estimator, showing its minimax optimality supported by a matching minimax lower bound. We further consider the case where auxiliary datasets are available, subject also to (possibly heterogeneous) LDP constraints. Under the widely-used covariate shift framework, we propose a jump-start scheme to effectively utilize the auxiliary data, the minimax optimality of which is further established by a matching lower bound. Comprehensive experiments on both synthetic and real-world datasets validate our theoretical results and underscore the effectiveness of the proposed methods.
• Abstract（参考訳）: センシティブなデータに対するシーケンシャルな意思決定におけるプライバシの懸念から、非パラメトリックな文脈的マルチアームバンディット(MAB)の局所的差分プライバシー(LDP)における課題に対処する。 一致したミニマックス下界で支持されるミニマックス最適性を示す一様信頼束縛型推定器を開発した。 さらに、補助的データセットが利用可能である場合についても、(多種多様かもしれない)LDP制約についても検討する。 広範に使われている共変量シフトフレームワークでは、補助データを効果的に活用するためのジャンプスタートスキームを提案し、その最小値最適性は、一致した下界によってさらに確立される。 合成および実世界のデータセットに関する総合的な実験は、我々の理論的結果を検証するとともに、提案手法の有効性を裏付けるものである。

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