Platsbaserade tjänster har blivit allt populärare på grund av förekomsten av smarta enheter och platsdelningsprogram som Facebook och Foursquare. Skyddet av människors känsliga lokaliseringsuppgifter i sådana tillämpningar är ett viktigt krav. Konventionella metoder för skydd av privatlivet, som att manuellt definiera integritetsregler eller be användarna att fatta beslut varje gång de går in på en ny plats, kan dock vara alltför komplexa, påträngande eller otympliga. Ett alternativ är att använda maskininlärning för att förutsäga människors integritetsinställningar och automatiskt konfigurera inställningar. Modellbaserade maskininlärningsklassificeringar kan vara alltför komplexa för att kunna användas i verkliga tillämpningar, eller lida av dålig prestanda när träningsdata är otillräckliga. I detta dokument föreslår vi en plats-privacy rekommenderare som kan ge människor rekommendationer om lämplig plats integritetsinställningar genom användarsamverkan filtrering. Med hjälp av en Realworld platsdelning dataset, visar vi att förutsägelsen noggrannheten i vårt system (73,08%) liknar den bästa prestandan för modellbaserade klassificeringar (75,30%) och samtidigt orsakar färre integritetsläckage (11,75% jämfört med 12,70%). Vårt program överträffar ytterligare modellbaserade klassificeringar när det inte finns tillräckligt med träningsdata. Eftersom sekretess preferenser är inneboende privat, gör vi vår rekommenderare integritet-medvetet genom att fördunkla människors preferenser. Våra resultat visar att obfuscation leder till en minimal förlust av förutsägelse noggrannhet (0,76%).
Dessutom kan sådana CF rekommenderare användas för att bootstrap nya system, eftersom de presterar särskilt bra när det finns otillräckliga träningsdata REF.
Privacy-aware location privacy preference recommendations
{'venue': 'MobiQuitous', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}