Key points are not available for this paper at this time.
نقدم نهجًا للحساب الخاص تفاضليًا حيث لا نقوم بزيادة شدة الضوضاء للاستفسارات الصعبة، بل نقوم بتقليل مساهمات السجلات الصعبة. في حين أن تقليل جميع السجلات بشكل موحد يعادل زيادة شدة الضوضاء، فإننا نوضح أن تقليل السجلات بشكل غير موحد يمكن أن يؤدي إلى دقة أعلى بشكل كبير من خلال تجاوز متطلبات أسوأ الحالات للخصوصية التفاضلية لشدة الضوضاء. تتناول هذه الورقة منصة تحليل البيانات wPINQ، التي تعمم استعلام الخصوصية المدمج (PINQ) على مجموعات البيانات الموزونة. من خلال استخدام عدد من المشغلين البسيطين (بما في ذلك مشغل الانضمام ذو التدرج غير الموحد)، يمكن لـ wPINQ إعادة إنتاج (وتحسين) عدد من النتائج الحديثة في تحليل الرسوم البيانية وتقديم عموميات جديدة (مثل: عد مثلثات بدرجات معينة). كما نوضح كيفية دمج تقنيات الاستدلال الاحتمالي لتوليف مجموعات بيانات تحترم قياسات أكثر تعقيدًا (وأقل سهولة في التفسير).
درس بروسرpio وزملاؤه هذا السؤال.