論文の概要: On the Price of Differential Privacy for Spectral Clustering over Stochastic Block Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.05816v1
• Date: Fri, 09 May 2025 06:34:56 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-12 20:40:10.17486
• Title: On the Price of Differential Privacy for Spectral Clustering over Stochastic Block Models
• Title（参考訳）: 確率ブロックモデルを用いたスペクトルクラスタリングにおける微分プライバシーの価格について
• Authors: Antti Koskela, Mohamed Seif, Andrea J. Goldsmith,
• Abstract要約: ブロックモデル(SBM)におけるコミュニティ検出のためのプライバシー保護スペクトルクラスタリングについて検討する。 具体的には、エッジディファレンシャルプライバシ(DP)に着目し、コミュニティリカバリのためのプライベートアルゴリズムを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.713997170792846
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We investigate privacy-preserving spectral clustering for community detection within stochastic block models (SBMs). Specifically, we focus on edge differential privacy (DP) and propose private algorithms for community recovery. Our work explores the fundamental trade-offs between the privacy budget and the accurate recovery of community labels. Furthermore, we establish information-theoretic conditions that guarantee the accuracy of our methods, providing theoretical assurances for successful community recovery under edge DP.
• Abstract（参考訳）: 確率ブロックモデル(SBM)におけるコミュニティ検出のためのプライバシー保護スペクトルクラスタリングについて検討する。 具体的には、エッジディファレンシャルプライバシ(DP)に着目し、コミュニティリカバリのためのプライベートアルゴリズムを提案する。 本研究は,プライバシ予算とコミュニティラベルの正確なリカバリの基本的なトレードオフについて検討する。 さらに,提案手法の精度を保証する情報理論条件を確立し,エッジDP下でのコミュニティ回復を成功させるための理論的保証を提供する。

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