Monika Henzinger

Mélanger des méthodes de clustering traditionnelles avec des protections de la vie privée en utilisant la confidentialité différentielle.

Une méthode novatrice utilise des marches aléatoires pour un clustering efficace des graphes.

Cet article discute de l'amélioration des solutions de clustering dynamique dans un contexte de données en constante évolution.

Des algos innovants pour compter des éléments distincts tout en garantissant la vie privée des données.