Randomized Response
무작위 응답

Randomized Response(무작위 응답)란 무엇입니까?

Randomized Response 무작위 응답 - Background: Nonrandomized response (NRR) models are a new generation of surveys for sensitive issues. ^[1] Warner’s randomized response (RR) model is used to collect sensitive information for a broad range of surveys, but it possesses several limitations such as lack of reproducibility, higher costs and it is not feasible for mail questionnaires. ^[2] The randomized responses procedure due to Warner (1965) is used for eliminating answer biases. ^[3] We implement our procedure and use it for (dis)proving privacy bounds for many well-known examples, including randomized response, histogram, report noisy max and sparse vector. ^[4] The key idea behind our approach is to marry two techniques together, namely, sampling (used for approximate computation) and randomized response (used for privacypreserving analytics). ^[5] In this research, we address this challenge using a combination of a randomized response (RR) approach for data collection and a multiscale item response theory (IRT) model for data analysis. ^[6] We consider a problem of analyzing a global property of private data through randomized responses subject to a certain rule, where private data are used for another cryptographic protocol, e. ^[7] The seminal work of Warner (1965) on randomized response has motivated the development of a fruitful theory. ^[8] The key idea behind PRIVAPPROX is to combine two techniques together, namely, sampling (used for approximate computation) and randomized response (used for privacy-preserving analytics). ^[9]
배경: 비무작위 응답(NRR) 모델은 민감한 문제에 대한 새로운 세대의 설문조사입니다. ^[1] Warner의 무작위 응답(RR) 모델은 광범위한 설문조사에 대한 민감한 정보를 수집하는 데 사용되지만 재현성 부족, 높은 비용과 같은 몇 가지 제한 사항이 있으며 우편 설문지에는 적합하지 않습니다. ^[2] Warner(1965)로 인한 무작위 응답 절차는 응답 편향을 제거하는 데 사용됩니다. ^[3] 우리는 우리의 절차를 구현하고 무작위 응답, 히스토그램, 보고 잡음 최대값 및 희소 벡터를 포함하여 잘 알려진 많은 예에 대한 프라이버시 경계를 증명하는 데 사용합니다. ^[4] 우리 접근 방식의 핵심 아이디어는 샘플링(대략적인 계산에 사용)과 무작위 응답(프라이버시 보호 분석에 사용)이라는 두 가지 기술을 함께 결합하는 것입니다. ^[5] 이 연구에서 우리는 데이터 수집을 위한 무작위 반응(RR) 접근 방식과 데이터 분석을 위한 다중 척도 항목 반응 이론(IRT) 모델의 조합을 사용하여 이 문제를 해결합니다. ^[6] 우리는 개인 데이터가 다른 암호화 프로토콜에 사용되는 특정 규칙에 따라 무작위 응답을 통해 개인 데이터의 전역 속성을 분석하는 문제를 고려합니다. ^[7] 무작위 반응에 대한 Warner(1965)의 획기적인 연구는 유익한 이론의 개발을 동기 부여했습니다. ^[8] PRIVAPPROX의 핵심 아이디어는 샘플링(대략적인 계산에 사용)과 무작위 응답(개인 정보 보호 분석에 사용)이라는 두 가지 기술을 함께 결합하는 것입니다. ^[9]

local differential privacy

Especially our two proposed methods are the Laplace Mechanism-based Database Watermarking (LMDW) and Randomized Response-based Database Watermarking (RRDW) for two classical local differential privacy mechanisms the Laplace Mechanism (LM) and the Randomized Response (RR) respectively. ^[1] A recommendation algorithm based on collaborative filtering, matrix factorization as well as the randomized response is proposed, which satisfies local differential privacy (LDP). ^[2] Second, we present a generalized randomized response mechanism to achieve ( ε , δ ) -local differential privacy for location privacy preservation, which obtains the upper bound of error, and serve it as the basic building block to design a unified private continuous location sharing framework with an untrusted server. ^[3]
특히 우리가 제안한 두 가지 방법은 각각 Laplace Mechanism(LM) 및 Randomized Response(RR)의 두 가지 고전적인 지역 차등 프라이버시 메커니즘에 대한 Laplace Mechanism 기반 데이터베이스 워터마킹(LMDW) 및 무작위 응답 기반 데이터베이스 워터마킹(RRDW)입니다. ^[1] LDP(Local Differential Privacy)를 만족하는 협업 필터링, 행렬 분해 및 무작위 응답 기반의 추천 알고리즘을 제안합니다. ^[2] 둘째, 위치 프라이버시 보존을 위한 ( ε , δ ) -로컬 차분 프라이버시를 달성하기 위한 일반화된 무작위 응답 메커니즘을 제시합니다. 신뢰할 수 없는 서버로. ^[3]

unequal probability sampling

There are nine well-written chapters covering a range of topics includingmotivation to sampling, concepts of population versus sample, random sampling with and without replacement, estimation, sample size determination, unequal probability sampling, stratified sampling, cluster sampling, multi-stage sampling, regression estimation, super population modeling, Bayesian methods, spatial smoothing, successive sampling, handling non-responses, imputations, repeated sampling, randomized responses to obtain better responses, indirect questioning, small domain statistics, network sampling, adaptive sampling, and Jack-knifing among others. ^[1] ABSTRACT In this paper, Abdelfatah and Mazloum's (2015) two-stage randomized response model is extended to unequal probability sampling and stratified unequal probability sampling, both with and without replacement. ^[2]
표본 추출 동기, 모집단 대 표본의 개념, 대체가 있거나 없는 무작위 표본 추출, 추정, 표본 크기 결정, 불균등 확률 표본 추출, 계층 표본 추출, 클러스터 표본 추출, 다단계 표본 추출, 회귀 추정, 슈퍼 모집단 모델링, 베이지안 방법, 공간 평활화, 연속 샘플링, 무응답 처리, 전가, 반복 샘플링, 더 나은 응답을 얻기 위한 무작위 응답, 간접 질문, 소규모 도메인 통계, 네트워크 샘플링, 적응 샘플링 및 잭나이핑 다른 사람들 사이에서. ^[1] 요약 이 논문에서 Abdelfatah와 Mazloum(2015)의 2단계 무작위 응답 모델은 대체가 있거나 없는 불균등 확률 샘플링 및 계층화 불균등 확률 샘플링으로 확장됩니다. ^[2]

Optional Randomized Response

Thus, the optional randomized response model , where k is a random variable having value 1 if the response is scrambled and 0 otherwise, was considered for finding out Approximate Optimum Strata Boundaries by minimizing the variance of the estimator. ^[1] and Huang considered optional randomized response techniques where the probability of choosing the randomized (or direct) response is fixed for all the respondents. ^[2] In this study, we propose optional randomized response technique (RRT) models in binary response situation. ^[3] Gupta et al (2002) suggested an optional randomized response model under the assumption that the mean of the scrambling variable S is ‘unity’ [i. ^[4] This is done by using optional randomized response. ^[5] We propose two optional randomized response models (ORRMs) to increase the respondents cooperation. ^[6]
따라서 추정기의 분산을 최소화하여 근사 최적 계층 경계를 찾기 위해 k가 값이 1이고 그렇지 않으면 0인 임의 변수인 선택적 무작위 응답 모델을 고려했습니다. ^[1] Huang은 무작위(또는 직접) 응답을 선택할 확률이 모든 응답자에 대해 고정된 선택적 무작위 응답 기술을 고려했습니다. ^[2] 이 연구에서는 이진 응답 상황에서 선택적 무작위 응답 기법(RRT) 모델을 제안합니다. ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6]

Stage Randomized Response

Our solution relies on a distributed client-server architecture and a two-stage Randomized Response algorithm, along with an implementation on the popular recommendation model, Matrix Factorization (MF). ^[1] ABSTRACT In this paper, Abdelfatah and Mazloum's (2015) two-stage randomized response model is extended to unequal probability sampling and stratified unequal probability sampling, both with and without replacement. ^[2] The rare stigmatized parameter is estimated using an ameliorated two-stage randomized response model under stratified sampling and stratified double sampling schemes. ^[3]
우리의 솔루션은 널리 사용되는 권장 모델인 Matrix Factorization(MF)에 대한 구현과 함께 분산 클라이언트-서버 아키텍처 및 2단계 Randomized Response 알고리즘에 의존합니다. ^[1] 요약 이 논문에서 Abdelfatah와 Mazloum(2015)의 2단계 무작위 응답 모델은 대체가 있거나 없는 불균등 확률 샘플링 및 계층화 불균등 확률 샘플링으로 확장됩니다. ^[2] nan ^[3]

Scrambled Randomized Response

In this study, we consider variance estimation procedure using scrambled randomized response for sensitive variable using multi-auxiliary variables in multi-phase sampling. ^[1] With the intention to control a true swapping between the efficiency and the privacy protection this paper introduces a scrambled randomized response (SRR) model to be alternative of Saha’s scrambling mechanism. ^[2]
본 연구에서는 다단계 샘플링에서 다중 보조 변수를 사용하여 민감한 변수에 대한 스크램블된 무작위 응답을 사용하는 분산 추정 절차를 고려합니다. ^[1] nan ^[2]

Question Randomized Response

In this paper, we developed a new unique unrelated question randomized response model in which each card has two questions, either both questions on the sensitive characteristics or both questions on the two unrelated characteristics. ^[1] A shrinkage estimator of population mean using a prior information is proposed under unrelated question randomized response model where one of the two questions presented to the respondents is non-stigmatized and unrelated to the stigmatized character. ^[2]
이 논문에서 우리는 각 카드에 두 가지 질문이 있는 고유한 관련 없는 질문 무작위 응답 모델을 개발했습니다. ^[1] 사전 정보를 사용한 모집단 평균의 축소 추정기는 응답자에게 제시된 두 질문 중 하나가 낙인되지 않고 낙인된 성격과 관련이 없는 무관련 질문 무작위 응답 모델에서 제안됩니다. ^[2]

Symmetric Randomized Response

We show that the Bayesian-Nash equilibrium can be in the form of either a symmetric randomized response (SR) strategy or an informative non-disclosive (ND) strategy. ^[1] Our findings reveal that, the Bayesian-Nash equilibrium can be in the form of either a symmetric randomized response (SR) strategy or an informative non-disclosive (ND) strategy. ^[2]
우리는 베이지안-내쉬 평형이 대칭적 무작위 반응(SR) 전략 또는 유익한 비공개(ND) 전략의 형태일 수 있음을 보여줍니다. ^[1] nan ^[2]

Alternative Randomized Response

In this article, alternative randomized response models are proposed, which make use of sum of quantitative scores generated from two decks of cards being used in a survey. ^[1] This paper proposes an alternative randomized response technique by improving existing works on tripartite randomized response technique (TRRT) using unrelated questions. ^[2]
이 기사에서는 설문조사에 사용되는 두 덱의 카드에서 생성된 양적 점수의 합을 사용하는 대체 무작위 응답 모델을 제안합니다. ^[1] 본 논문에서는 관련 없는 질문을 사용하여 삼자 무작위 응답 기법(TRRT)에 대한 기존 작업을 개선하여 대안적 무작위 응답 기법을 제안합니다. ^[2]

New Randomized Response 새로운 무작위 응답

This paper suggests a new randomized response model useful for gathering information on quantitative sensitive variable such as drug usage, tax evasion and induced abortions etc. ^[1] In this article, we propose a new randomized response model to estimate the population total of a sensitive variable of quantitative nature. ^[2]
이 논문은 약물 사용, 탈세 및 낙태 유도 등과 같은 정량적 민감 변수에 대한 정보를 수집하는 데 유용한 새로운 무작위 반응 모델을 제안합니다. ^[1] 이 기사에서 우리는 정량적 성격의 민감한 변수의 모집단 총계를 추정하기 위해 새로운 무작위 응답 모델을 제안합니다. ^[2]

randomized response technique 무작위 응답 기법

The use of scramble variable is considered herein randomized response technique to estimate the parameters of the sensitive variable. ^[1] In this study, we introduce a mixture binary Randomized Response Technique (RRT) model by combining the elements of the Greenberg Unrelated Question model and the Warner Indirect Question model. ^[2] Nonetheless, they have a very sparse presence in finite population sampling when sensitive topics are investigated and data are obtained by means of the randomized response technique (RRT), a survey method based on the principle that sensitive questions must not be asked directly to the respondents. ^[3] For more reliable information, the randomized response technique is often used. ^[4] We propose simple internal consistency tests for two such methods, the list experiment and the randomized response technique (its Warner and Crosswise variants). ^[5] We compared how indirect (randomized response technique) and direct questioning techniques performed when assessing non-sensitive (fish consumption, used as negative control) and sensitive (illegal consumption of wild animals) behaviors across an urban gradient (small towns, large towns, and the large city of Manaus) in the Brazilian Amazon. ^[6] The randomized response technique (RRT) is an effective method designed to obtain the stigmatized information from respondents while assuring the privacy. ^[7] Unrelated characteristics model (URL) is a type of randomized response technique (RRT) used to estimate finite population proportion of individuals bearing such a sensitive characteristic whose com. ^[8] To obtain trustworthy data and to reduce false response bias, a technique, known as randomized response technique, is now being used in many surveys. ^[9] The present study proposes a generalized mean estimator for a sensitive variable using a non-sensitive auxiliary variable in the presence of measurement errors based on the Randomized Response Technique (RRT). ^[10] Tripartite Randomized Response Technique (TRRT) and the Direct Method (DM) were applied in the estimation of proportion. ^[11] and Huang considered optional randomized response techniques where the probability of choosing the randomized (or direct) response is fixed for all the respondents. ^[12] We used the randomized response technique (RRT) to estimate the prevalence and drivers of illegal hunting targeting four focal bird taxa (barbets, bulbuls, partridges, and pheasants). ^[13] In this work, we employ advancements in randomized response techniques to overcome the neglect of respondents to truthfully reveal deceitful behaviour. ^[14] The probably most traditional method is the Randomized Response Technique by Warner (1965). ^[15] In this study, we propose optional randomized response technique (RRT) models in binary response situation. ^[16] To mitigate the response distortion arising from dishonest answers to sensitive questions, the randomized response technique (RRT) is a useful and effective statistical method. ^[17] Much empirical evidence has shown that the randomized response technique is useful for the collection of truthful responses. ^[18] ABSTRACT This study focuses on the estimation of population mean of a sensitive variable in stratified random sampling based on randomized response technique (RRT) when the observations are contaminated by measurement errors (ME). ^[19] This paper investigated the rule breaking conduct in a Nigerian protected forest reserve area in order to exploit natural resources using Randomized Response Technique (RRT) for data collection. ^[20] In this paper, we improve the efficiency of  Koyuncu et al (2014)’s estimator of population mean of sensitive variable by replacing Traditional Randomized response technique with Optional Randomized response technique as suggested by Gupta et al (2014). ^[21] This paper proposes an alternative randomized response technique by improving existing works on tripartite randomized response technique (TRRT) using unrelated questions. ^[22] We measured the prevalence of competition manipulation by German elite athletes and the total percentage of these athletes who had been asked to participate in match fixing by using the randomized response technique. ^[23] For the discussion of these different aspects of privacy protection, a family of randomized response techniques enabling the tailoring of the design’s privacy protection to the respondents is presented as representative of indirect questioning designs. ^[24] The paper formalizes Warner's (1965) randomized response technique (RRT) as a game and implements it experimentally, thus linking game theoretic approaches to randomness in communication with survey practice in the field and a novel implementation in the lab. ^[25] 2013; Lyall, Blair, and Imai 2013), randomized response technique (Blair, Imai, and Zhou 2015), or the list experiment. ^[26] In this article, we propose a new partial randomized response technique (RRT) model to estimate the mean of the number of persons possessing a rare sensitive attribute using the Poisson distribution. ^[27] Indirect question formats, such as the Item Count Technique (ICT) and the Randomized Response Techniques (RRT), including the Crosswise Model (CM) and the Triangular Model (TM), have been developed to protect respondents’ privacy by design to elicit more truthful answers. ^[28] To resolve the privacy issues in such scenarios, the DPWeVote protocol is proposed which incorporates Randomized Response technique and consists the following three phases: the Randomized Weights Collection phase, the Randomized Opinions Collection phase, and the Voting Results Release phase. ^[29] We suggest for further study an idea to construct strata boundaries using ranked set sampling for randomized response technique, introduced by Bouza (2009). ^[30] Various indirect questioning methods have been developed to reduce SDB and increase data reliability, one of them being the randomized response technique (RRT). ^[31] In contrast with former variants of Randomized Response Techniques (RRTs), the crosswise model neither offers a self-protective response strategy, nor does it require a random device. ^[32] In contrast with former variants of Randomized Response Techniques (RRTs), the crosswise model neither offers a self-protective response strategy, nor does it require a random device. ^[33]
스크램블 변수의 사용은 여기에서 민감한 변수의 매개변수를 추정하기 위한 무작위 응답 기술로 간주됩니다. ^[1] 본 연구에서는 Greenberg Unrelated Question 모델과 Warner Indirect Question 모델의 요소를 결합하여 혼합 이진 RRT(Randomized Response Technique) 모델을 소개합니다. ^[2] nan ^[3] nan ^[4] nan ^[5] nan ^[6] nan ^[7] nan ^[8] nan ^[9] nan ^[10] 삼자 무작위 응답 기법(TRRT)과 직접 방법(DM)이 비율 추정에 적용되었습니다. ^[11] Huang은 무작위(또는 직접) 응답을 선택할 확률이 모든 응답자에 대해 고정된 선택적 무작위 응답 기술을 고려했습니다. ^[12] 무작위 반응 기법(RRT)을 사용하여 4가지 초점 조류 분류군(바베트, 구근, 자고 및 꿩)을 대상으로 한 불법 사냥의 유병률과 동인을 추정했습니다. ^[13] 이 작업에서 우리는 기만적인 행동을 진실로 드러내는 응답자의 방치를 극복하기 위해 무작위 응답 기술의 발전을 사용합니다. ^[14] 아마도 가장 전통적인 방법은 Warner(1965)의 Randomized Response Technique입니다. ^[15] 이 연구에서는 이진 응답 상황에서 선택적 무작위 응답 기법(RRT) 모델을 제안합니다. ^[16] 민감한 질문에 대한 부정직한 답변으로 인한 응답 왜곡을 완화하기 위해 무작위 응답 기법(RRT)이 유용하고 효과적인 통계 방법입니다. ^[17] 많은 경험적 증거에 따르면 무작위 응답 기술은 진실한 응답을 수집하는 데 유용합니다. ^[18] 초록 본 연구는 관측치가 측정오차(ME)에 의해 오염되었을 때 무작위반응기법(RRT)에 기초한 층화무작위표본추출에서 민감변수의 모집단 평균 추정에 초점을 맞춘다. ^[19] 이 논문은 데이터 수집을 위한 무작위 대응 기법(Randomized Response Technique, RRT)을 사용하여 천연 자원을 이용하기 위해 나이지리아 보호 산림 보호 구역에서 규칙 위반 행위를 조사했습니다. ^[20] nan ^[21] 본 논문에서는 관련 없는 질문을 사용하여 삼자 무작위 응답 기법(TRRT)에 대한 기존 작업을 개선하여 대안적 무작위 응답 기법을 제안합니다. ^[22] 우리는 무작위 응답 기법을 사용하여 독일 엘리트 운동선수의 경쟁 조작의 유병률과 경기 조정에 참여하도록 요청받은 이러한 운동선수의 전체 비율을 측정했습니다. ^[23] 개인 정보 보호의 이러한 다양한 측면에 대한 논의를 위해 응답자에게 디자인의 개인 정보 보호를 맞춤화할 수 있는 일련의 무작위 응답 기술이 간접 질문 디자인의 대표자로 제시됩니다. ^[24] 이 논문은 Warner(1965)의 RRT(Randomized Response Technique)를 게임으로 공식화하고 이를 실험적으로 구현하여 게임 이론적인 접근 방식을 무작위성에 대한 의사 소통의 현장 설문 조사 실습 및 실험실에서의 새로운 구현과 연결합니다. ^[25] 2013년; Lyall, Blair, and Imai 2013), 무작위 반응 기술(Blair, Imai, Zhou 2015) 또는 목록 실험. ^[26] nan ^[27] CM(Crosswise Model) 및 TM(Triangular Model)을 포함한 항목 개수 기법(ICT) 및 무작위 응답 기법(RRT)과 같은 간접 질문 형식은 응답자의 개인 정보를 보호하기 위해 개발되었습니다. 진실한 대답. ^[28] nan ^[29] Bouza(2009)가 도입한 무작위 응답 기술에 대한 순위 집합 샘플링을 사용하여 계층 경계를 구성하는 아이디어를 추가 연구를 위해 제안합니다. ^[30] SDB를 줄이고 데이터 신뢰성을 높이기 위해 다양한 간접 질문 방법이 개발되었으며 그 중 하나가 무작위 응답 기법(RRT)입니다. ^[31] RRT(Randomized Response Techniques)의 이전 변형과 달리 교차 모델은 자체 보호 대응 전략을 제공하지 않으며 임의 장치가 필요하지 않습니다. ^[32] RRT(Randomized Response Techniques)의 이전 변형과 달리 교차 모델은 자체 보호 대응 전략을 제공하지 않으며 임의 장치가 필요하지 않습니다. ^[33]

randomized response model 무작위 반응 모델

In carrying out surveys involving sensitive characteristics, randomized response models have been considered among the best techniques since they provide the maximum privacy protection to the respo. ^[1] However, a sample size determination method for complex sampling surveys of sensitive issues using a randomized response model is not yet available. ^[2] In this paper, we developed a new unique unrelated question randomized response model in which each card has two questions, either both questions on the sensitive characteristics or both questions on the two unrelated characteristics. ^[3] The aim of this paper is to develop an effective randomized response model to overcome with these types of challenges arising due to sensitive nature of characteristic under study. ^[4] Thus, the optional randomized response model , where k is a random variable having value 1 if the response is scrambled and 0 otherwise, was considered for finding out Approximate Optimum Strata Boundaries by minimizing the variance of the estimator. ^[5] This paper suggests a new randomized response model useful for gathering information on quantitative sensitive variable such as drug usage, tax evasion and induced abortions etc. ^[6] In this article, we propose a new randomized response model to estimate the population total of a sensitive variable of quantitative nature. ^[7] ABSTRACT This article suggests an efficient method of estimating a rare sensitive attribute which is assumed following Poisson distribution by using three-stage unrelated randomized response model instead of the Land et al. ^[8] A shrinkage estimator of population mean using a prior information is proposed under unrelated question randomized response model where one of the two questions presented to the respondents is non-stigmatized and unrelated to the stigmatized character. ^[9] ABSTRACT In this paper, Abdelfatah and Mazloum's (2015) two-stage randomized response model is extended to unequal probability sampling and stratified unequal probability sampling, both with and without replacement. ^[10] Gupta et al (2002) suggested an optional randomized response model under the assumption that the mean of the scrambling variable S is ‘unity’ [i. ^[11] In this article, alternative randomized response models are proposed, which make use of sum of quantitative scores generated from two decks of cards being used in a survey. ^[12] In this paper, a new additive randomized response model has been proposed. ^[13] Randomized response model is one of the most recent methods which is attracting the attention of survey practitioners to deal with the problems of non-response because it protects the privacy of individuals in order to acquire the truthful response. ^[14] The operating characteristics (OCs) of a subset ranking and selection procedure are derived for a randomized response model for continuous data. ^[15] ABSTRACT This paper proposes an efficient stratified randomized response model based on Chang et al. ^[16] The rare stigmatized parameter is estimated using an ameliorated two-stage randomized response model under stratified sampling and stratified double sampling schemes. ^[17] We propose two optional randomized response models (ORRMs) to increase the respondents cooperation. ^[18]
민감한 특성과 관련된 설문 조사를 수행할 때 무작위 응답 모델은 repo에 최대의 개인 정보 보호를 제공하기 때문에 최고의 기술 중 하나로 간주되었습니다. ^[1] 그러나 무작위 응답 모델을 사용하여 민감한 문제에 대한 복잡한 표본 조사를 위한 표본 크기 결정 방법은 아직 사용할 수 없습니다. ^[2] 이 논문에서 우리는 각 카드에 두 가지 질문이 있는 고유한 관련 없는 질문 무작위 응답 모델을 개발했습니다. ^[3] nan ^[4] 따라서 추정기의 분산을 최소화하여 근사 최적 계층 경계를 찾기 위해 k가 값이 1이고 그렇지 않으면 0인 임의 변수인 선택적 무작위 응답 모델을 고려했습니다. ^[5] 이 논문은 약물 사용, 탈세 및 낙태 유도 등과 같은 정량적 민감 변수에 대한 정보를 수집하는 데 유용한 새로운 무작위 반응 모델을 제안합니다. ^[6] 이 기사에서 우리는 정량적 성격의 민감한 변수의 모집단 총계를 추정하기 위해 새로운 무작위 응답 모델을 제안합니다. ^[7] 초록 본 논문에서는 Land et al. ^[8] 사전 정보를 사용한 모집단 평균의 축소 추정기는 응답자에게 제시된 두 질문 중 하나가 낙인되지 않고 낙인된 성격과 관련이 없는 무관련 질문 무작위 응답 모델에서 제안됩니다. ^[9] 요약 이 논문에서 Abdelfatah와 Mazloum(2015)의 2단계 무작위 응답 모델은 대체가 있거나 없는 불균등 확률 샘플링 및 계층화 불균등 확률 샘플링으로 확장됩니다. ^[10] nan ^[11] 이 기사에서는 설문조사에 사용되는 두 덱의 카드에서 생성된 양적 점수의 합을 사용하는 대체 무작위 응답 모델을 제안합니다. ^[12] nan ^[13] 무작위 응답 모델은 진실한 응답을 얻기 위해 개인의 사생활을 보호하기 때문에 무응답의 문제를 해결하기 위해 설문 조사 실무자들의 관심을 끌고 있는 가장 최근 방법 중 하나입니다. ^[14] 하위 집합 순위 및 선택 절차의 작동 특성(OC)은 연속 데이터에 대한 무작위 응답 모델에 대해 파생됩니다. ^[15] nan ^[16] nan ^[17] nan ^[18]

randomized response algorithm

To measure the privacy guarantee of an algorithm, we use the concept of differential privacy and use the randomized response algorithm to generate differentially private data. ^[1] Our solution relies on a distributed client-server architecture and a two-stage Randomized Response algorithm, along with an implementation on the popular recommendation model, Matrix Factorization (MF). ^[2]
알고리즘의 프라이버시 보장을 측정하기 위해 차등 프라이버시 개념을 사용하고 무작위 응답 알고리즘을 사용하여 차등 프라이빗 데이터를 생성합니다. ^[1] 우리의 솔루션은 널리 사용되는 권장 모델인 Matrix Factorization(MF)에 대한 구현과 함께 분산 클라이언트-서버 아키텍처 및 2단계 Randomized Response 알고리즘에 의존합니다. ^[2]

randomized response mechanism

In our mechanism, users perturb their ratings locally on their devices using Laplace and randomized response mechanisms and send the perturbed ratings to the service provider. ^[1] Second, we present a generalized randomized response mechanism to achieve ( ε , δ ) -local differential privacy for location privacy preservation, which obtains the upper bound of error, and serve it as the basic building block to design a unified private continuous location sharing framework with an untrusted server. ^[2]
우리 메커니즘에서 사용자는 Laplace 및 무작위 응답 메커니즘을 사용하여 장치에서 로컬로 등급을 교란하고 교란된 등급을 서비스 제공자에게 보냅니다. ^[1] 둘째, 위치 프라이버시 보존을 위한 ( ε , δ ) -로컬 차분 프라이버시를 달성하기 위한 일반화된 무작위 응답 메커니즘을 제시합니다. 신뢰할 수 없는 서버로. ^[2]