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Statistical Data Learning Under Privacy Constraints

机译:隐私约束下的统计数据学习

摘要

A computer-implemented method is provided for statistical data learning under privacy constraints. The method includes: receiving, by a processor, a plurality of pieces of statistical information relating to a statistical object and aggregating, by the processor, the plurality of pieces of statistical information so as to provide an estimation of the statistical object. Each piece of statistical information includes an uncertainty variable, the uncertainty variable being a value determined from a function having a predetermined mean. The number of pieces of statistical information aggregated is proportional to the reliability of the estimation of the statistical object.
机译:提供了一种计算机实现的方法,用于在隐私约束下进行统计数据学习。该方法包括:由处理器接收与统计对象有关的多条统计信息,并由处理器聚合该多条统计信息,以便提供对统计对象的估计。每条统计信息包括不确定性变量,该不确定性变量是从具有预定平均值的函数确定的值。统计信息的总条数与统计对象估计的可靠性成正比。

著录项

  • 公开/公告号US2014122385A1

    专利类型

  • 公开/公告日2014-05-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GENERAL MOTORS LLC;

    申请/专利号US201213666066

  • 发明设计人 AHARON BAR HILLEL;RON M. HECHT;NADAV LAVI;

    申请日2012-11-01

  • 分类号G06F15/18;

  • 国家 US

  • 入库时间 2022-08-21 16:05:04

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