联邦差分隐私下张量因子模型载荷估计

Zetai Cen 提出一种在联邦差分隐私下估计 Tucker 张量因子模型公共载荷空间的方法，允许各客户端样本量、隐私预算和因子强度不同。该方法结合私有稳定性检验、Huber 聚合与客户端高斯扰动，由服务器端加权聚合。 作者给出非渐近上界，该上界由局部误差率的平方的缩放调和均值控制；在强因子、固定因子秩和固定噪声方差条件下，作者证明该方法在对数因子内达到极小极大最优。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。