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摘要 - 班迪斯作为序列学习的理论基础，也是现代收获系统的算法基础。但是，推荐系统通常依赖于用户敏感的数据，从而使隐私成为关键问题。本文有助于理解具有可信赖的集中决策者的土匪的差异隐私（DP），尤其是确保零集中差异隐私（ZCDP）的含义。首先，我们根据考虑的输入和相互作用协议进行形式化和比较DP的不同适应性。然后，我们提出了三种私人算法，即ADAC-UCB，ADAC-GOPE和ADAC-OFUL，用于三个土匪设置，即有限的武装匪徒，线性匪徒和线性上下文匪徒。三种算法共享一个通用算法蓝图，即高斯机制和自适应发作，以确保良好的隐私 - 实用性权衡。我们分析并限制了这三种算法的遗憾。我们的分析表明，在所有这些环境中，与遗憾的遗憾相比，强加了ZCDP的价格（渐近）可以忽略不计。接下来，我们将遗憾的上限与第一个Minimax下界补充了与ZCDP的匪徒的遗憾。为了证明下限，我们阐述了一种基于耦合和最佳运输的新证明技术。我们通过实验验证三种不同的匪徒设置的理论结果来得出结论。索引术语 - 差异隐私，多军匪徒，重新分析，下限
旋转角动量的光子准晶体
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