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Differentially private fair division
DOI:10.1016/j.artint.2025.104385.png)
摘要
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公平性和隐私性是在资源分配等社会决策过程中需要关注的两个重要方面。我们通过运用成熟的差分隐私框架来研究公平分割中的隐私问题,考察了不可分资源的公平分配。我们提出了在以下情况下实现近似无妒忌和比例性的算法:当将两个实例视为相邻实例时,前提是它们仅在单个主体对单个物品的效用评估上存在差异。另一方面,当“相邻”概念允许单个主体的整个效用函数发生变化时,我们为这两种公平性标准提供了强烈的否定性结果。
Keyword:
privacy
fair division
envy-freeness
proportionality
differential privacy
AI总结
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期刊
IF:
13.9
论文数:
6.1K
被引数:
1.9W

