Negotiating Exchange of Private Information for Web Service Eligibility
Notice bibliographique
Résumé
Private information about individuals that engage in e-commerce business transactions is of economic value to businesses for market analysis and for identifying possible future partners. For various reasons, maintaining the privacy of that information is important to these individuals, including avoiding unwelcome communication, spam, from those businesses or their associates. In this paper we advocate a negotiation strategy to be used by an individual deciding whether or not to divulge information to a specific electronic business for a specific purpose, such as achieving preferential status with a service provider or a discounted price from a vendor. The strategy makes use of explanation techniques for expert systems that answer 'how', 'what if' and 'why not' questions. We assume that the business practices of the provider or vendor are available as explicit business rules, including the eligibility criteria for preferential status and price discounts. Our prototype allows the user to obtain a proof that the information to be given is both necessary and sufficient for achieving the eligibility / discount - answering 'how' eligibility is established. The communication protocol with the prototype also includes 'what if' dialogues allowing a user to assess the difficulty and benefits of achieving eligibility, and 'why not' dialogues for identifying missing eligibility criteria. The prototype is built upon the emerging standard Web Services architecture. Thus the prototype allows a business to expose its business practices, educating its customers, so it can provide the most appropriate service for a given individual. The prototype engages the customer to assess the benefit of exposing some private information to the business. Through the 'what if' interface, the customer can be aware of the complete set of information that will be necessary to achieve the desired eligibility before any private information is actually transmitted. We offer an example where a user is negotiating a car price discount.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».