隐私树：一个分层分解式的差分隐私算法（PrivTree: A Differentially Private Algorithm for Hierarchical Decompositions）的理解

传统简单的隐私树是这样的： 假设D为数据集，D的size为12，然后我们要做计数查询f，为阈值，为隐私参数，h为最大树高，从根节点开始创建，如果当前节点的数量大于并且深度小于h，那么将会继续分叉一级，循环直到所有的节点都已经被访问过。按照算法1的流程，隐私树将是图一的形状。  然后查询q的时候会从根节点开始访问  如果当前节点v和q毫无交集，则抛弃；如果有交集并且当前节点不是叶节点的话，继续搜索叶

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