Att matcha en användares profiler över flera sociala nätverk online ger möjligheter till nya tjänster och tillämpningar samt nya insikter om användarens beteende online, men det ger upphov till allvarliga integritetsproblem. Tidigare litteratur har visat att det är möjligt att exakt matcha profiler, men deras utvärdering fokuserade endast på utvalda datauppsättningar. I detta dokument studerar vi i vilken utsträckning vi på ett tillförlitligt sätt kan matcha profiler i praktiken, över verkliga sociala nätverk, genom att utnyttja offentliga attribut, dvs. information som användarna offentligt tillhandahåller om sig själva. Dagens sociala nätverk har hundratals miljoner användare, vilket medför helt nya utmaningar som ett tillförlitligt matchningssystem måste identifiera rätt matchningsprofil av miljontals möjliga profiler. Vi definierar först en uppsättning egenskaper för profilattribut-Tillgänglighet, konsekvens, icke-personlighet, och Discriminability (ACID)-som är både nödvändiga och tillräckliga för att avgöra tillförlitligheten i ett matchningssystem. Med hjälp av dessa egenskaper föreslår vi en metod för att utvärdera riktigheten av matchningssystem i verkliga praktiska fall. Våra resultat visar att exaktheten i praktiken är betydligt lägre än den som rapporterats i tidigare litteratur. När man överväger hela sociala nätverk, finns det ett icke försumbart antal profiler som tillhör olika användare men har liknande attribut, vilket leder till många falska matchningar. Vårt dokument belyser gränserna för matchningsprofiler i den verkliga världen och illustrerar den korrekta metoden för att utvärdera matchningssystem i realistiska scenarier.
Dessutom genomförde Ref en detaljerad undersökning av användarprofiler och föreslog ett matchningssystem.
On the Reliability of Profile Matching Across Large Online Social Networks
{'venue': "KDD '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}