电子信息技术

本发明的目的是提供基于LSTM+CRF的用户隐私动态度量建模的方法，通过利用Scrapy爬虫获取网络中的用户信息，然后基于LSTM+CRF模型对获取的信息进行模型训练，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，能够解决现有的问题。

个人隐私保护：这种方法可以用于衡量个人数据在不同时间点的隐私动态，帮助个人了解其隐私风险，并采取适当的措施来保护自己的隐私。

企业数据管理：企业可以使用该方法评估其数据处理活动对用户隐私的影响，以便制定更合理的数据管理策略。

法律合规：监管机构可以利用这种建模方法来监测和评估组织在数据保护法规方面的合规性。

隐私风险评估：金融、医疗等行业可以运用该技术对涉及用户隐私的业务进行风险评估，从而提前采取措施降低风险。

数据共享与交易：在数据共享和交易场景中，该方法可用于评估数据的隐私动态，为数据提供方和接收方提供参考，以确保数据共享和交易的安全性。

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。