Vi behandlar maskinförutsägelse av en individs etikett (privat eller offentlig) för en given bild. Detta problem är svårt på grund av användarens subjektivitet och bristfälliga märkta exempel för att träna individuella, personliga modeller. Det är också dags och utrymmeskrävande att träna en klassificerare för varje användare. Vi föreslår en gruppbaserad personaliserad modell för sekretessklassificering av bilder på sociala medier på nätet, som lär sig en uppsättning arketypiska integritetsmodeller (grupper), och associerar en viss användare med en av dessa grupper. Vårt system kan användas för att ge korrekta "tidiga varningar" med avseende på en användares integritetsmedvetenhetsnivå.
REF föreslog en gruppbaserad personaliserad modell för sekretessklassificering av bilder på sociala medier på nätet som lär sig en uppsättning arketypiska integritetsmodeller (grupper) och associerar en viss användare med en av dessa grupper.
A Group-Based Personalized Model for Image Privacy Classification and Labeling.
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}