发布时间 : 星期五 文章2018年美国大学生数学建模竞赛F题优秀论文翻译及解读更新完毕开始阅读27dba17f11a6f524ccbff121dd36a32d7375c7c8
此基础上，将个人隐私定价模型和风险感知模型相结合，得到了社会范围内PI的价格集。第三步，从三个方面对国家范围内的价格设定模型进行了分析。它们分别是市场层面、政策层面和文化层面。在市场方面，我们使用了贝叶斯纳什均衡。其次，对于风险模型，定性地分析了不同社区在不同领域所面临的不同类型的风险。此外，他们还使用实际数据来检验我们的模型，并对模型进行了误差分析和鲁棒分析。结果表明，该模型具有较好的鲁棒性和较高的可靠性。 (4) 93036队伍对数据集PI数据进行了详细的分析，提出了一个复杂的广义模型——私有信息价格估计(PIPE)模型，它能够估计PI的不同数据域和社会子组的私有信息(PI)的价格。任务1：他们抽象地从个人和查询请求中提取特征向量，以便在不同的数据类别中清晰地描述他们的特征。任务2：对数据类别的相关矩阵进行估计，推导出一个修正公式，在考虑内部和外部因素的情况下，精确计算数据值。任务3：他们建立了一个供求模型，在个人、群体和国家层面上估算PI作为商品的价值。任务4：他们调查了现有的政府法案(例如：“隐私法”、“GDPR”、“APPI”等)。与世界各地的私人信息相关的价格管制。此外，还引入了一个动态变化。来说明人类决策随时间的变化。任务5：他们引入了一个风险对利益的因素，并展示了代际差异如何改变他们的模型。我们还将PI与PP和IP进行了比较。任务6：为了明确不同子群体之间的联系，将多维聚类算法(MCAF)应用于数据集PIDATA。通过对来自不同组和同一组的数据进行实验，他们发现，数据和值之间的关系不是线性的，而是对数似然。任务7：他们模拟了大量数据泄露的影响。最后，对模型进行了敏感性分析，并对模型的优缺点进行了讨论。