다중 민감 유형을 위한 공정 클러스터링 코어셋

본 논문은 여러 겹치는 민감 그룹(예: 인종·성별)을 동시에 고려하는 공정 k‑median·k‑means 클러스터링을 위해, 데이터 크기에 독립적인 ε‑코어셋을 효율적으로 구성하는 방법을 제시한다. k‑median에서는 O(Γ k² ε⁻ᵈ) 크기의 코어셋, k‑means에서는 O(Γ k³ ε⁻ᵈ⁻¹) 크기의 코어셋을 구축함으로써 기존 방법보다 로그‑n 의존성을 제거하고, 실험을 통해 200배 이상의 속도 향상과 높은 정확도를 입증한다.

저자: Lingxiao Huang, Shaofeng H.-C. Jiang, Nisheeth K. Vishnoi