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ソーシャルネットワークでは1+1=3になる(One plus one makes three for social networks)、というタイトルの研究が公開されています。 ソーシャルネットワーク上の会員は、しばしばプライベートな情報を公開することを選択します。そうして多少のプライバシーを犠牲にする代わりに、様々な機会や娯楽を楽しむことができるというわけです。私たちはここで、会員間で確認された友人関係と、会員から非会員へのメールアドレス情報という、一見無害そうに見える情報の組み合わせだけから、非会員と他の非会員の間の関係性を導けることを示します。機械学習により、ある会員が知っている二人の非会員が知り合いかどうかを、会員登録している人の割合や非会員のメールアドレスの登録割合を保守的に見積もったとしても、ROC曲線下の面積(AUC)が0.85以上にて推定できました。 Abstract プラ
ブログのコメント欄や会員登録時に使われるCAPTCHAは、自動登録や自動投稿のプログラムを排除して、人間だけにコメントや登録をさせるために使われます。ウェブサービスに登録することが多い人なら、いまさら解説しなくても日常的 […] ブログのコメント欄や会員登録時に使われるCAPTCHAは、自動登録や自動投稿のプログラムを排除して、人間だけにコメントや登録をさせるために使われます。ウェブサービスに登録することが多い人なら、いまさら解説しなくても日常的に見ているかもしれません。 歪められたアルファベットや数字を当てて入力するCAPTCHAが一般的で、入力に余分な手間が掛かったり、あまりにも変形がひどくて人間なのに正しい答えがわからなかったり、とイライラさせられることもありますが、これまでもCAPTCHAを面白くしようとしたり、CAPTCHAを有効活用しようとしたりというアイデアは出てきています。
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