We study the fair division of indivisible goods under pure differential privacy, continuing the line of work initiated by Manurangsi and Suksompong. For $n$ agents with nonnegative additive utilities over $m$ goods and a fixed privacy parameter, we give an entry-private algorithm that, with high probability, achieves consensus envy-freeness up to $O(\sqrt n+\log^3 m)$ goods. This substantially improves the dependence on $n$ over the previous $O(n\log m)$ guarantee for ordinary envy-freeness, while providing the stronger consensus guarantee. A key ingredient is a private algorithm for multicolor discrepancy, which may be of independent interest. Our algorithm may require exponential time. We also obtain substantially stronger guarantees under additional structure: when all item values belong to a public alphabet of size $D$, we give a polynomial-time entry-private algorithm achieving ordinary envy-freeness up to $O(\operatorname{polylog}(mD))$ goods with high probability. Finally, we prove an $Ω(\log n)$ lower bound on the number of goods that must be removed to achieve ordinary envy-freeness under entry privacy, for sufficiently many goods, even with binary utilities.


翻译:暂无翻译

0
下载
关闭预览

相关内容

Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
论文浅尝 | 知识图谱问答中的层次类型约束主题实体识别
读书报告 | Deep Learning for Extreme Multi-label Text Classification
科技创新与创业
48+阅读 · 2018年1月10日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
综述——隐私保护集合交集计算技术研究
计算机研究与发展
22+阅读 · 2017年10月24日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 9月14日
VIP会员
相关主题
最新内容
软件定义无人机蜂群给防空带来全新压力
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
《半自主无人地面战车的互操作性》66页
专知会员服务
5+阅读 · 10月13日
迈向更智慧的军事情报
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《美国陆军2026年野战手册 2-0 情报》
专知会员服务
5+阅读 · 10月12日
《基于启发式算法求解武器-目标分配问题》
专知会员服务
7+阅读 · 10月12日
《美陆军最新条令出版物 2-0 情报》
专知会员服务
8+阅读 · 10月10日
电子战测试与训练靶场:战前验证战备状态
专知会员服务
3+阅读 · 10月10日
《美国陆军如何作战》46页最新报告
专知会员服务
9+阅读 · 10月10日
相关VIP内容
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
61+阅读 · 2019年10月17日
相关资讯
相关基金
国家自然科学基金
0+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
1+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员