Differentially Private Release of Synthetic Graphs
Differentially Private Release of Synthetic Graphs
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DOI：
10.1137/1.9781611975994.34
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发表时间：
2020-03
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Marek Eliáš;M. Kapralov;Janardhan Kulkarni;Y. Lee
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Marek Eliáš;M. Kapralov;Janardhan Kulkarni;Y. Lee
提出了一种新的合成图差分私有释放算法，该算法保留了原始图的所有割集。
We propose a new algorithm for differentially private release of synthetic graph preserving all cuts of the original graph.