百家乐玩法-百家乐官网玩法-百家乐输惨了

許多經(jīng)濟(jì)學(xué)者和計(jì)算機(jī)學(xué)者對(duì)這個(gè)問(wèn)題很有興趣，并給出了許多解釋。其中一個(gè)著名的解釋是數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性帶來(lái)的信息泄露的存在。具體來(lái)說(shuō)，由于數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性的廣泛存在，人們即使不主動(dòng)分享自己的數(shù)據(jù)，第三方能依據(jù)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性，從已有的數(shù)據(jù)或多或少推斷該個(gè)體數(shù)據(jù)。以收入數(shù)據(jù)為例，同家公司同級(jí)別的員工往往收入類(lèi)似。就算你從未主動(dòng)透露過(guò)自己的收入，第三方依舊可以依據(jù)已有的你同事的收入推測(cè)你的收入。這樣一來(lái)，意識(shí)到自己的信息或許已被泄露，人們便傾向于用數(shù)據(jù)換便利和效率。更一步來(lái)說(shuō)，“隱私悖論”現(xiàn)象的存在及其潛在的信息泄露，給人們的隱私保護(hù)和第三方平臺(tái)的數(shù)據(jù)采集和交易帶來(lái)一定的影響。受到現(xiàn)實(shí)中“隱私悖論”現(xiàn)象的啟發(fā)，我們希望進(jìn)一步探究在數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性下的數(shù)據(jù)采集機(jī)制設(shè)計(jì)問(wèn)題，探究信息泄露會(huì)給數(shù)據(jù)交易帶來(lái)什么影響。

?

研究方法

我們考慮一個(gè)數(shù)據(jù)采集者（平臺(tái)）和許多個(gè)體。數(shù)據(jù)采集者希望購(gòu)買(mǎi)個(gè)體的數(shù)據(jù)，來(lái)進(jìn)行均值估計(jì)。當(dāng)個(gè)體參與數(shù)據(jù)采集并貢獻(xiàn)數(shù)據(jù)時(shí)，該個(gè)體會(huì)產(chǎn)生一定的成本。為了有效激勵(lì)個(gè)體參與數(shù)據(jù)采集并高效補(bǔ)償個(gè)體，數(shù)據(jù)采集者設(shè)計(jì)了一個(gè)調(diào)查機(jī)制。該調(diào)查機(jī)制能夠（1）激勵(lì)個(gè)體真實(shí)匯報(bào)成本（激勵(lì)相容性），（2）購(gòu)買(mǎi)數(shù)據(jù)支出不超過(guò)既定的預(yù)算，（3）最優(yōu)化估計(jì)的偏差-方差的權(quán)衡。

在該機(jī)制下，個(gè)體決定是否參與數(shù)據(jù)采集。正如前文所說(shuō)，即使不參與數(shù)據(jù)采集，該個(gè)體依舊承受數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性帶來(lái)的信息泄露。為了刻畫(huà)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)的異構(gòu)性，我們考慮各個(gè)的群組，即不同群組的個(gè)體的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性不同。因此，數(shù)據(jù)采集者會(huì)針對(duì)數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性（群組）設(shè)計(jì)相應(yīng)的機(jī)制。此外，考慮到并非所有個(gè)體都會(huì)參與數(shù)據(jù)采集，我們引入?yún)⑴c率（即參與個(gè)體數(shù)量除以總個(gè)體數(shù)量），且參與率進(jìn)一步影響估計(jì)的偏差。數(shù)據(jù)采集者通過(guò)機(jī)制設(shè)計(jì)控制總體的參與率，進(jìn)而調(diào)整估計(jì)的偏差水平以最優(yōu)化目標(biāo)函數(shù)。

研究結(jié)論

我們通過(guò)求解優(yōu)化問(wèn)題，得到了該調(diào)查機(jī)制的解析解，并獲得了一些有趣的結(jié)論：受到數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性帶來(lái)的信息泄露的影響，數(shù)據(jù)采集者可以憑借較低的價(jià)格獲取數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性越強(qiáng)，價(jià)格越低。數(shù)據(jù)采集者的總購(gòu)買(mǎi)支出并不一定隨著總體參與率的升高而升高。我們的工作進(jìn)一步引出一個(gè)重要的研究：如何設(shè)計(jì)高效的經(jīng)濟(jì)學(xué)機(jī)制來(lái)減少“隱私悖論”的現(xiàn)象和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性帶來(lái)的負(fù)面影響。

?

作者簡(jiǎn)介

本文通訊作者為香港中文大學(xué)（深圳）校長(zhǎng)講座教授、理工學(xué)院副院長(zhǎng)黃建偉教授，他同時(shí)也是深圳市人工智能與機(jī)器人研究院（AIRS）的副院長(zhǎng)，群體智能研究中心主任。黃教授是深圳市鵬城特聘教授、IEEE Fellow、IEEE通信學(xué)會(huì)杰出講者、湯森路透計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域全球高被引科學(xué)家。他長(zhǎng)期專(zhuān)注于網(wǎng)絡(luò)通信、網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)和群體智能交叉領(lǐng)域的開(kāi)創(chuàng)性研究。他已發(fā)表 7部學(xué)術(shù)專(zhuān)著、 125 篇 JCR一區(qū)論文和 170 余篇國(guó)際會(huì)議論文，被谷歌學(xué)術(shù)引用超過(guò) 13900 次， H-index為 59（位列全球計(jì)算機(jī)領(lǐng)域?qū)W者中前0.05%）。

黃建偉教授

本文第一作者為廖國(guó)成博士?，F(xiàn)為中山大學(xué)軟件工程學(xué)院助理教授，2021年于香港中文大學(xué)獲得博士學(xué)位。研究方向?yàn)殡[私保護(hù)和博弈論。

廖國(guó)成博士

其他幾位作者分別是：

蘇宇，2021年于加州理工學(xué)院獲得博士學(xué)位，現(xiàn)供職于麥肯錫。研究方向?yàn)樵朴?jì)算，網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)。

Juba Ziani， 2019年于加州理工學(xué)院獲得博士學(xué)位，現(xiàn)為賓夕法尼亞大學(xué)博士后。研究方向?yàn)樗惴ú┺恼摵蜋C(jī)制設(shè)計(jì)。

Adam Wierman，2007年于卡耐基梅隆大學(xué)獲得博士學(xué)位，現(xiàn)為加州理工學(xué)院Department of Computing and Mathematical Sciences教授。研究方向?yàn)樵诰€(xiàn)學(xué)習(xí)、在線(xiàn)優(yōu)化和網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)學(xué)。

?

文章轉(zhuǎn)自香港中文大學(xué)（深圳）理工學(xué)院微信公眾號(hào)，鏈接為https://mp.weixin.qq.com/s/iz3Zwjo7SQ3TYCIUTGWiTA