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社交网络的流行对用户的隐私保护提出了新的挑战。该文通过使用人类动力学和统计物理的方法,研究用户的网络行为与用户隐私量值的关系。以当前国内流行的社交网络——人人网和新浪微博——为研究对象,获取用户的真实数据,提出隐私量化模型。研究结果表明:用户的网络行为对隐私量值具有重要的影响,如在人人网中用户的地理位置分享行为对隐私量值影响较大,而在新浪微博中发私信行为对隐私量值的影响最大。研究的结果对社交网络隐私关注下的用户行为规律探讨具有理论与实际意义。 相似文献
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对K(m,n,1)方程:ut+(um)x+(un)xxx+u5x=0进行了研究,建立了K(2,2,1)方程:ut+(u2)x+(u2)xxx+u5x=0和K(3,3,1)方程:ut+(u3)x+(u3)xxx+u5x=0的Adomian分解算法.我们借助于计算机代数系统Maple求得了K(2,2,1)和K(3,3,1)方程的紧支集精确解,在此基础上又给出更多其它形式的精确解. 相似文献
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