I egenskapsproblemet syftar vi till att härleda användarnas privata attribut (t.ex. platser, sexuell läggning och intressen) genom att använda deras offentliga data i sociala nätverk online. Toppmoderna metoder utnyttjar en användares både offentliga vänner och offentliga beteenden (t.ex. sida gillar på Facebook, appar som användaren granskat på Google Play) för att dra slutsatser om användarens privata attribut. Dessa metoder lider dock av två viktiga begränsningar: 1) anta att vi syftar till att härleda ett visst attribut för en målanvändare med hjälp av en utbildning dataset, de bara utnyttja de märkta användare som har attributet, samtidigt ignorera etikettinformation för användare som inte har attributet; 2) de är ineffektiva eftersom de infer attribut för målanvändare en efter en. Till följd av detta har de begränsad säkerhet och tillämplighet i verkliga sociala nätverk. I detta arbete föreslår vi AttriInfer, en ny metod för att härleda användarattribut i sociala nätverk online. AttriInfer kan utnyttja både vänner och beteenden, samt etikettinformation för utbildningsanvändare som har ett attribut och som inte har attributet. Speciellt modellerar vi ett socialt nätverk som ett parvis Markov Random Field (pMRF). Med tanke på en utbildning dataset, som består av vissa användare som har ett visst attribut och vissa användare som inte har ett visst attribut, beräknar vi den bakre sannolikheten att en målanvändare har attributet och använder den bakre sannolikheten för att sluta attribut. I grundversionen av AttriInfer använder vi Loopy Belief Propagation (LBP) för att beräkna den bakre sannolikheten. LBP är dock inte skalbar för sociala nätverk i mycket stor skala och kan inte garanteras konvergera. Därför optimerar vi LBP ytterligare för att vara skalbara och garanterade att konvergera. Vi utvärderade vår metod och jämför den med toppmoderna metoder med hjälp av en Realworld Google+ dataset med 5,7M-användare. Våra resultat visar att vår metod avsevärt överträffar toppmoderna metoder både vad gäller noggrannhet och effektivitet. Attribut inference; Sekretess i online sociala nätverk; Maskininlärning som integritet attacker c
Ett annat arbete REF innehåller strukturell och beteendemässig information från användare som inte har attributet i utbildningsprocessen, dvs.. Negativa utbildningsprov.
AttriInfer: Inferring User Attributes in Online Social Networks Using Markov Random Fields
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}