基于Neyman-Rubin潜在结果框架,构建k近邻核估计量来测度响应变量随机缺失情形下的条件平均处理效应(conditional average treatment effect,CATE),旨在评估不同处理方式对个体的影响.证明了k近邻核估计量的几乎完全收敛性和渐近正态性...基于Neyman-Rubin潜在结果框架,构建k近邻核估计量来测度响应变量随机缺失情形下的条件平均处理效应(conditional average treatment effect,CATE),旨在评估不同处理方式对个体的影响.证明了k近邻核估计量的几乎完全收敛性和渐近正态性.数值模拟表明k近邻核估计量的表现优良,利用真实数据进行实证分析,实证结果显示k近邻核估计量具有较小的平均绝对偏差和均方根误差.展开更多
在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题。基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于...在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题。基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于三方的定位隐私保护算法,能有效提升对LSP指纹信息隐私的保护强度并降低计算开销。服务器和用户分别完成对指纹信息和定位请求的加密,而第三方则基于加密指纹库和加密定位请求,在隐私状态下完成对用户的位置估计。所提算法把各参考点的位置信息随机嵌入指纹,可避免恶意用户获取各参考点的具体位置;进一步利用布隆滤波器在隐藏接入点信息的情况下,第三方可完成参考点的在线匹配,实现对用户隐私状态下的粗定位,可与定位算法结合降低计算开销。在公共数据集和实验室数据集中,对两种算法的安全、开销和定位性能进行了全面的评估。与同类加密算法比较,在不降低定位精度的情况下,进一步增强了对数据隐私的保护。展开更多
文摘基于Neyman-Rubin潜在结果框架,构建k近邻核估计量来测度响应变量随机缺失情形下的条件平均处理效应(conditional average treatment effect,CATE),旨在评估不同处理方式对个体的影响.证明了k近邻核估计量的几乎完全收敛性和渐近正态性.数值模拟表明k近邻核估计量的表现优良,利用真实数据进行实证分析,实证结果显示k近邻核估计量具有较小的平均绝对偏差和均方根误差.
文摘在定位请求服务中,如何保护用户的位置隐私和位置服务提供商(Localization service provider,LSP)的数据隐私是关系到WiFi指纹定位应用的一个具有挑战性的问题。基于密文域的K-近邻(K-nearest neighbors,KNN)检索,本文提出了一种适用于三方的定位隐私保护算法,能有效提升对LSP指纹信息隐私的保护强度并降低计算开销。服务器和用户分别完成对指纹信息和定位请求的加密,而第三方则基于加密指纹库和加密定位请求,在隐私状态下完成对用户的位置估计。所提算法把各参考点的位置信息随机嵌入指纹,可避免恶意用户获取各参考点的具体位置;进一步利用布隆滤波器在隐藏接入点信息的情况下,第三方可完成参考点的在线匹配,实现对用户隐私状态下的粗定位,可与定位算法结合降低计算开销。在公共数据集和实验室数据集中,对两种算法的安全、开销和定位性能进行了全面的评估。与同类加密算法比较,在不降低定位精度的情况下,进一步增强了对数据隐私的保护。
