基于机器学习的SNS隐私保护策略推荐向导的设计与实现

设计一个SNS隐私保护策略推荐向导，利用机器学习方法自动计算出SNS用户的隐私保护偏好，只需要用户进行比现行SNS隐私保护机制下少得多的输入，就可以构建描述用户特定隐私偏好的机器学习模型，然后使用这个模型来自动设置用户SNS隐私保护策略。 具体的实现方法是，以用户SNS资料数据项为行，以朋友为列构建访问控制矩阵，填入allow/deny标签。对于每一个朋友抽取出若干属性特征，例如所属的“圈子”，性别，生日，城市等信息，可实现对朋友的向量化表示。基于已有的部分朋友和用户打上的访问许可的标签生成训练样本，其他朋友以及用户新添加的朋友作为测试样本。对于每一项用户资料，例如用户生日信息，系统让用户对少