PPM：一种在线社交网络隐私预测模型
社会与信息网络
2016-06-27 v1 计算机与社会
摘要
在线社交网络（OSN）在我们的社交生活中扮演着日益重要的角色，其固有的隐私问题已成为用户的主要关切。我们能否辅助消费者进行隐私决策实践，例如通过预测其偏好并给予个性化建议？为此，我们引入 PPM：一种植根于心理学原理的隐私预测模型，可用于向用户提供关于其隐私决策实践的个性化建议。利用该模型，我们研究了已知会影响用户披露行为的心理学变量：请求者/信息受众的可信度、接收者/信息持有者的分享倾向、所请求/共享信息的敏感性、请求/共享活动的适当性，以及若干更为传统的背景因素。
引用
@article{arxiv.1606.07463,
title = {PPM: A Privacy Prediction Model for Online Social Networks},
author = {Cailing Dong and Hongxia Jin and Bart P. Knijnenburg},
journal= {arXiv preprint arXiv:1606.07463},
year = {2016}
}
备注
17 pages