3、社交网络隐私偏好与无线广告消息隐私监管解析

社交网络隐私偏好与无线广告消息隐私监管解析

在当今数字化时代，社交网络和无线营销蓬勃发展，随之而来的隐私问题也备受关注。一方面，社交网络中用户对于隐私设置的需求日益增长；另一方面，无线广告消息（WAM）在为商家带来商机的同时，也引发了消费者对隐私侵犯的担忧。本文将深入探讨社交网络隐私偏好的挖掘以及无线广告消息隐私监管的相关问题。

社交网络隐私偏好挖掘

在社交网络的应用场景中，帮助新用户确定合适的默认隐私设置是一个重要的问题。传统的机器学习技术直接应用于推导默认策略时，往往无法产生直观或可用的策略。为了解决这个问题，研究人员提出了一种新的方法，即抽象用户日程和常去地点的个体元素，得到所谓的规范策略。

通过对30名用户一周内隐私偏好的收集和分析，研究人员使用决策树算法学习用户的个体策略，并将这些个体策略聚类成更通用的默认策略。在这个过程中，研究人员还发现了一些关键关系，如保守性与准确性之间的关系，以及时间粒度与准确性之间的关系。同时，还讨论了默认规范策略的直观性与策略数量之间的权衡。

研究结果表明，规范默认策略似乎提供了一种实际的解决方案，相比于传统方法，它能产生更有意义和直观的默认策略，用户也更有可能对其进行定制。对于每个请求者组，大约有3个默认规范策略是比较合适的，这些最终得到的默认策略可以参考附录中的表格。

以下是根据实验挖掘出的默认规范策略表格：
| 请求者类型 | 默认规则 |
| — | — |
| 家庭成员 | 1. 始终允许
2. 在未标记位置时拒绝 |
| 亲密朋友 | 1. 始终允许
2. 早上在校外住所时拒绝
3. 深夜在学校时拒绝 |
| 大