matlab+ldp代码-PCKV:USENIXSecurity'20
matlab
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ldp代码PCKV：具有优化实用程序的本地差异私有相关的键值数据收集
这是我们工作的示例代码（在MATLAB中）[USENIX
Security'20]
本地差异隐私（LDP）下的数据收集主要针对同类数据进行了研究。
实际应用中经常涉及不同数据类型的混合，例如键值对，其中键的频率和每个键下值的平均值必须同时估算。
对于使用LDP进行键值数据收集，实现良好的公用事业-隐私权折衷是一项挑战，因为数据包含两个维度，并且用户可能拥有多个键值对。
键和值之间也存在内在的关联，如果不加以利用，将导致效用不佳。
为了解决此问题，我们提出了一种本地差分私有相关键值（PCKV）数据收集框架，该框架利用相关扰动来增强实用性。
主要贡献概述如下：
我们提出了两种机制下的PCKV框架：PCKV-UE和PCKV-GRR，这两种机制分别是一元编码（UE）和广义随机响应（GRR）。
我们的方案是非交互式的（与PrivKVM相比），因为均值是在一轮中估算的。
我们从理论上分析期望值和MSE，并显示其渐近无偏性。
我们对键值数据采用了填充和采样协议，该协议比PrivKVM中使用的采样协议更好地处理了大
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