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社交网络可自由访问其服务，以实施利用用户数据的权利。数据共享是在用户选择的初始上下文中完成的。但是，在不同情况下，社交网络和第三方通常使用数据，而这些数据通常不是透明的。为了揭示此类用法，我们提出了一个专注于在现实生活中的数据共享的影响。重点是视觉内容，因为它在塑造在线用户支持方面的强烈影响。该方法依赖于三个组件：（1）一组具有相关情况影响评级的视觉对象，（（2）一组针对采矿用户照片的对象探测器以及（3）由500个视觉用户pro填充的地面真实数据集，这些数据集是每个情况下都经过衡量的。这些组件合并为LERV UP，该方法学会在每种情况下对视觉用户的预测进行评分。借用了一个新的图像描述符，该描述符在用户级别汇总对象评分和对象检测以及一种注意机制，从而增强了高评分的对象，以防止它们被低评分的对象覆盖。通过测量评级自动排名与手动基础真理之间的相关性来评估绩效。结果表明，由于获得了这两个排名的强相关性，因此借用是有效的。还讨论了移动应用程序中该方法的实用性，该方法还讨论了用户对共享数据使用情况的认识。
揭示在线照片共享的现实效果
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