电子信息技术

本发明公开的属于用户隐私动态度量技术领域，具体为基于LSTM+CRF的用户隐私动态度量建模的方法，包括以下操作步骤：步骤一：动态敏感特征训练文本抽取，S1：通过设计基于Scrapy框架自动爬虫程序，S2：从移动应用服务中爬取用户输入的文本，同时获取从可信第三方库中获取关于隐私的文本标注信息进行对比，本发明通过利用Scrapy爬虫获取网络中的用户信息，同时获取可信第三方关于隐私的人工标注信息，然后基于LSTM+CRF模型对获取的信息进行模型训练，从而构建动态隐私度量模型，并利用模型不断迭代抽取用户的敏感特征，为知识图谱建图提供数据，进而达到优化训练模型的精准度，科学揭示用户敏感特征的动态变化趋势的效果。

1.提升用户隐私保护水平：该方法能够动态地捕捉和分析用户隐私信息的变化趋势，从而为用户提供更精准的隐私保护。通过实时监测用户隐私的泄露风险，及时采取措施进行防范，可以显著降低用户隐私被滥用的可能性。

2.优化智能化应用的决策支持：在网络购物推荐、广告投放等智能化应用场景中，该方法可以通过分析用户隐私信息来优化推荐算法和广告投放策略。通过更准确地理解用户需求和兴趣偏好，提高推荐和广告投放的精准度和用户满意度。

3.增强网络安全防护能力：基于LSTM+CRF的用户隐私动态度量建模方法还可以用于网络安全防护领域。通过实时监测和分析用户隐私信息的泄露情况，及时发现并阻止潜在的网络安全攻击，保护用户数据和系统的安全。

4.推动隐私保护技术的发展：该方法结合了LSTM和CRF两种先进的深度学习技术，为隐私保护技术的发展提供了新的思路和方法。随着技术的不断进步和应用场景的不断拓展，该方法有望进一步完善和优化，为更多领域的隐私保护提供有力支持。

5.促进数据合规性和隐私法规的遵守：在当前数据保护和隐私法规日益严格的背景下，基于LSTM+CRF的用户隐私动态度量建模方法可以帮助企业和组织更好地遵守相关法律法规。通过实时监测和分析用户隐私信息的使用情况，确保数据处理和使用的合规性，降低因违规操作而引发的法律风险。

与现有技术相比：通过利用Scrapy爬虫获取网络中的用户信息，同时获取可信第三方关于隐私的人工标注信息，然后基于LSTM+CRF模型对获取的信息进行模型训练，从而构建动态隐私度量模型，并利用模型不断迭代抽取用户的敏感特征，为知识图谱建图提供数据，进而达到优化训练模型的精准度，科学揭示用户敏感特征的动态变化趋势的效果。