基于差分隐私的高精度直方图发布方法
【摘要】 针对已有基于分组平抑差分噪声误差的隐私保护直方图发布方法无法有效均衡分组近似误差与差分隐）。首私（先，采用约束推断方法，在满足约束的前提下实现直方图排序;然后，基于有序直方图，采用动态规划分组方法在添加噪声的直方图上生成具有最小总误差的分组;最后，在各组均值上添加拉普拉斯噪声。方便对比分析起见，提出方法以及具有理论最小误差的隐私保护直方图发布方法（方法、）能够降低进行实验分析，实验结果表明:相较于散度（的前提下发布更高精度的直方图。Optimal方法，的效果。因此，在相同的预置条件下，所发布直方图的可以在保证满足与直接添加噪声的DPLeiblerAHPKLD）。将HPHPHPHPDP-KullbackDPOptimal90%HPHP，接近HPHP
