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第48行： − + − <center><div style="width:500px;height:30px"> − <div style="float:left;width:400px"><math>I_s(W,X)=\sup\limits_{\substack{p_{Y|X}\in\mathcal{A}\\W-X-Y}}I(W,X)</math></div> − <div style="float:left;"><math>(1)</math></div></br> − </div></center>
→协同信息披露的度量方法
术语“协同”来自这样一个事实，即协同披露映射揭示了整个数据集的集体属性，这些属性不会损害其“部分”（即样本本身）。为了度量协同披露的效果，引入协同披露信息量的概念，协同披露信息量定义为：
术语“协同”来自这样一个事实，即协同披露映射揭示了整个数据集的集体属性，这些属性不会损害其“部分”（即样本本身）。为了度量协同披露的效果，引入协同披露信息量的概念，协同披露信息量定义为：
<center><div style="width:500px;height:30px">
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<div style="float:left;width:400px"><math>P(k) \sim \ k^\boldsymbol{-\gamma}</math></div>
<div style="float:left;width:400px"><math>I_s(W,X)=\sup\limits_{\substack{p_{Y|X}\in\mathcal{A}\\W-X-Y}} I(W,X)</math></div>
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表示在所有<math> \mathcal{A}=\{p_{Y|X}|Y\perp X_{i}, \forall i=1,...,n\} </math>中的映射<math> p_{Y|X} </math>所产生的<math>\displaystyle{ Y }</math>中，寻找与<math> W </math>的最大互信息，该互信息被称为协同披露信息量。
表示在所有<math> \mathcal{A}=\{p_{Y|X}|Y\perp X_{i}, \forall i=1,...,n\} </math>中的映射<math> p_{Y|X} </math>所产生的<math>\displaystyle{ Y }</math>中，寻找与<math> W </math>的最大互信息，该互信息被称为协同披露信息量。
== 协同披露的性质 ==
== 协同披露的性质 ==