面向跨模态隐私保护的AI治理法律技术化框架

来源 :计算机科学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:arx2007
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随着虚拟社区在网络用户中的普及,虚拟社区群已经成为一个小型社会,可通过用户浏览所留下的“虚拟痕迹”和发布的用户生成内容提炼出与用户相关的隐私类型资源。根据隐私类型资源自身的特性,可将其分类为数据资源、信息资源和知识资源,三者构成了用户的数据信息知识与智慧图谱(DIKW图谱)。虚拟社区中的隐私类型资源有4个流通过程,即隐私资源的感知、存储、传输和处理;4个过程分别由3个参与方(用户、AI系统和访问者)单独或合作完成,3个参与方所拥有的隐私权包括知情权、参与权、遗忘权和监督权。通过明确3个参与方在4个流通过程
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针对传统矩阵分解算法大多是浅层的线性模型,难以学习到深层次的用户和物品的隐特征向量,且在数据稀疏的情况下容易产生过拟合的问题,文中提出一种融合偏置深度学习的矩阵分解算法,在解决数据稀疏问题的同时,还能学习到表征能力更强的距离特征向量。首先,通过用户与物品的显式和隐式数据构建用户与物品的交互矩阵,并将交互矩阵转化为相应的距离矩阵;其次,将距离矩阵分别按行和按列输入加入偏置层的深度神经网络,学习得到具有非线性特征的用户和物品的距离特征向量;最后,根据用户和物品的距离特征向量计算用户和物品之间的距离,用距离值对
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