39、社交网络隐私设置:公平与否?

社交网络隐私设置:公平与否?

1. 引言

在当今数字化时代,社交网络的普及使得人们的私人生活曝光程度在短时间内急剧增加。2009 年,一位加拿大女士因保险公司在她的 Facebook 主页上发现“开心”照片而失去了健康福利。她当时因长期抑郁休病假,在医生建议下参加有趣活动,然而这些照片却被保险公司当作她已康复能工作的证据。

类似的故事屡见不鲜,社交网络的兴起让人们似乎更愿意公开分享信息。Facebook 创始人马克·扎克伯格认为,人们已经习惯更开放地与更多人分享不同类型的信息,这种社会规范是随着时间演变而来的。但实际上,用户愿意接受的公开曝光程度并非总是有意识的选择,可能是计算机带来的虚假亲密感所致。

用户在社交网络上自愿发布的大量高度个人化数据令人惊讶,包括姓名、出生日期、地址、电话号码、照片以及性取向、恋爱状况、政治观点和健康信息等“敏感”数据。而且,用户常常没有意识到将如此多信息公开的后果,媒体对社交网络隐私侵犯事件的报道虽有助于提高用户的隐私意识,但这种意识仍然很脆弱。

不同人对分享信息的程度有不同想法。在 Facebook 环境中,“友谊”与线下世界的友谊并不完全相同,用户的联系人列表包含各种类型的人,这常常导致信息过度分享,引发不必要的信息披露。

在现实生活中,人们在不同社交情境和角色中会调整自己的行为,以避免一个角色的信息影响另一个角色。在一定程度上,社交网络也可以实现这种情境和受众的分离,例如通过创建联系人列表和调整个人资料的可见性。但在网络环境中,重现这种社交能力似乎是一项挑战。

社交网络作为社交平台,需要解决这些问题,赋予用户在网络环境中重现线下行为的能力,这促使了“隐私设置”技术工具的出现。然而,隐

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练与分类,实现对不同类型扰动的自动识别与准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪与特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度与鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测与分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性与效率,为后续的电能治理与设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程与特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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