論文の概要: Locally Differentially Private Thresholding Bandits

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.23073v1
• Date: Wed, 30 Jul 2025 20:08:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-01 17:19:08.633216
• Title: Locally Differentially Private Thresholding Bandits
• Title（参考訳）: 地域別私的保有帯域
• Authors: Annalisa Barbara, Joseph Lazzaro, Ciara Pike-Burke,
• Abstract要約: 本研究は,閾値帯域問題における局所的差分プライバシーの確保が与える影響について検討する。 本研究では,ベルヌーイをベースとした微分プライベート機構を用いて,予め定義された閾値を超える報酬を期待する武器を識別する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8916312075738273
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: This work investigates the impact of ensuring local differential privacy in the thresholding bandit problem. We consider both the fixed budget and fixed confidence settings. We propose methods that utilize private responses, obtained through a Bernoulli-based differentially private mechanism, to identify arms with expected rewards exceeding a predefined threshold. We show that this procedure provides strong privacy guarantees and derive theoretical performance bounds on the proposed algorithms. Additionally, we present general lower bounds that characterize the additional loss incurred by any differentially private mechanism, and show that the presented algorithms match these lower bounds up to poly-logarithmic factors. Our results provide valuable insights into privacy-preserving decision-making frameworks in bandit problems.
• Abstract（参考訳）: 本研究は,閾値帯域問題における局所的差分プライバシーの確保が与える影響について検討する。 固定予算と固定信頼設定の両方を考慮する。 本研究では,ベルヌーイをベースとした微分プライベート機構を用いて,予め定義された閾値を超える報酬を期待する武器を識別する手法を提案する。 提案手法は, 高いプライバシー保証を提供し, 提案アルゴリズムの理論的性能バウンダリを導出することを示す。 さらに、任意の微分プライベートなメカニズムによって生じる余剰損失を特徴付ける一般的な下界を示し、提案アルゴリズムがこれらの下界を多対数因子に一致させることを示す。 バンディット問題におけるプライバシ保護意思決定フレームワークに関する貴重な知見を提供する。

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