Monika Henzinger

安全なグラフ解析のためのローカル差分プライバシー手法を探る。

データ選択を最適化すると、機械学習のトレーニング効率とパフォーマンスがかなり向上するよ。

伝統的なクラスタリング手法とプライバシー保護を差分プライバシーで組み合わせる。

ランダムウォークを使った効率的なグラフクラスタリングの新しい方法。

この論文では、常に変化するデータの中で動的クラスタリングソリューションを改善することについて話してるよ。

データプライバシーを守りつつ、異なるアイテムを数えるための革新的なアルゴリズム。