机器之心专栏
论文作者：Zhen Tu 、Runtong Li、Yong Li等
一年一度的普适核算尖端会议 ACM UbiComp 2019 上星期在英国伦敦落下帷幕。清华大学研讨者宣布的一篇论文被接纳为优秀论文，这是UbiComp 会议转为 IMWUT 期刊新宣布形式三年以来，国内初次荣获优秀论文奖。
作为普适核算范畴公认的尖端会议，ACM UbiComp 为全球研讨人员供给了一个讨论普适核算体系规划、开发、布置、评测和 了解等最新研讨进展的多学科穿插交流平台。
UbiComp 始于 1999 年，2013 年兼并了遍及核算和普适核算两个国际会议。曩昔十几年，UbiComp 规划发展迅速，每年向 UbiComp 提交的论文约有 400-500 篇，曩昔几年的承受率大约为 20-25%，每年有 600-800 名参会者参加。
UbiComp 从 2017 年开端选用新的宣布形式，每年的会议文章由 IMWUT (Proceedings of the ACM on Interactive, Mobile, Wearable and Ubiquitous Technologies) 期刊选用，并悉数约请参会。
本年的会议开幕式在英国天然历史博物馆举办，会议各大论文奖项相继发布。Marc B chlin 等人取得 UbiComp 会议 10 年最有影响力奖，Manu Gupta 等人取得普适核算范畴 10 年最有影响力奖，Zhanna Sarsenbayeva 取得优秀学生奖。
而最受重视的优秀论文奖中，国内清华大学团队的文章《Your Apps Give You Away: Distinguishing Mobile Users by Their App Usage Fingerprints》当选。
据网站发布信息，这是 UbiComp 会议转为 IMWUT 期刊新宣布形式三年以来，国内初次荣获优秀论文奖。
以下内容是对这篇获奖论文核心内容的解读。
论文地址：https://dl.acm.org/citation.cfm?id=3264948
摘要：了解移动用户的 App 运用情况关于服务供给商优化在线服务至关重要。但与此同时，人们越来越重视其间的隐私问题，那就是 App 运用情况或许会仅有地提醒他们的身份。在该文中，作者企图了解用户经过其运用的 App 在人群中被仅有辨认的或许性。经过和一家干流运营商协作，作者获取了一个城市规划的匿名用户 App 运用行为数据集（137 万用户，2000 个 App，94 亿记载）用于研讨该问题。经过大规划的实证剖析，作者体系地研讨了 App 运用行为的仅有性。
研讨成果标明，关于运用超越 10 个 App 的用户而言，其 App 运用行为十分仅有，随机 4 个 App 就能够仅有辨认 88% 的用户。当进一步考虑运用时刻和地址信息时，用户的仅有性水平会进一步增强。此外，不同特点（性别、交际活跃度和移动形式）集体的行为仅有性水平存在显着差异。该文研讨初次提醒了大规划标准下移动用户的 App 运用行为规则，能够为进一步研讨相应的数据隐私维护机制和个性化的引荐服务计划供给理论指导。
跟着网络技术的兴旺和移动设备的遍及，现在移动应用程序 (App) 能够随时 随地为用户供给互联网服务，带来了极大的遍历。相较于传统网站而言，互联网用户现已将更多的时刻花在了移动 App 的运用上。因而，了解移动用户的 App 运用行为和探究其行为规则，关于 App 开发者、网络服务供给商等都具有重要意义。
关于移动用户的行为规则，宣布在 Nature 子刊和 Science 正刊的文章就标明，用户个别的移动轨道就十分共同，且不同性别和收入水平人群的移动轨道仅有性具有极大差异，这为后续的用户个别轨道猜测、地址引荐等相关研讨供给了理论基础。可是，就 App 运用行为而言，现在较为缺少衡量用户个别行为仅有性相关的研讨作业，来给用户 App 运用行为猜测及引荐研讨供给理论指导。
根据以上布景，文章运用一个城市规划的 App 运用行为数据集，完成了首个对 App 时空运用行为仅有性做大规划实证剖析的作业。为了全面衡量移动用户 App 运用行为的仅有性程度，文章研讨了以下三个关键问题：
1）仅考虑 App 调集，用户的 App 运用行为有多仅有?
文章成果标明，仅考虑 App 调集时，用户行为的仅有性就很高。
在 Fig. 3(a) 中，76% 的用户能被 Top-4（最常用 4 个）的 App 仅有辨认，超越 88% 的用户能够经过 Rand-4（随机 4 个）的 App 进行区别。在 Fig. 3(b) 中，作者仅随机挑选 10% 的数据记载进行相同的试验，依然得到了类似的试验成果。
2）进一步考虑时空运用特征，用户的 App 运用行为有多仅有?
文章成果标明，当考虑时刻和空间运用特征后，用户行为的仅有性进一步增强。
在 Fig. 4 中，当运用细粒度的时刻分辨率 (5min) 时，成果标明运用 3 条随机挑选的记载能够区别超越 82% 的用户；当考虑 5 条记载时，98% 的用户是仅有的。在 Fig. 5 中，能够看到运用 0.2km 的空间分辨率，80% 的用户能够被 3 条随机挑选的记载仅有区别；当考虑 5 条记载时，95% 的用户是仅有的。
3）考虑性别、交际和移动等要素，不同特点人群的 App 运用行为仅有性是否有差异?
文章成果标明，关于不同性别、交际活跃度和移动形式的人群，他们的 App 运用行为仅有性也存在显着差异。
Fig. 8、Fig. 11 和 Fig. 14 别离对比了不同性别用户、不同交际活跃度、不同移动形式的人群间的 App 运用行为的差异性。
首要定论为：1）男性的 App 运用行为比女人更仅有；2）交际活跃度高的用户的 App 运用仅有性较低，最或许的解说是他们更有或许运用盛行的 App 导致 App 运用行为更类似了。
3）轨道移动性低的用户的 App 运用仅有性较低。进一步的研讨标明，如 Table 4 所示，低移动性集体运用微信、淘宝、大众点评等 App 更频频，更这说明他们依赖于在线谈天 App 与朋友保持联络，而且更有或许经过在线服务供给食物和产品，这些 App 运用习气使他们更简单被区别。
本文为机器之心专栏，转载请联络本大众号取得授权。
------------------------------------------------
