ユーザーの行動 に関する最新の記事

メモリプールのプライバシーがブロックチェーンシステムの取引や公正性にどう影響するかを調査中。

ビットコインの構造、ユーザーの行動、ネットワークの変化についての洞察。

摩擦を導入すると、ソーシャルプラットフォームで共有されるコンテンツの質が向上するよ。

ソーシャルメディアでエコーチェンバーが意見をどう形成するかを調べる。

ソーシャルメディアでのフェイクニュース検出に対するローカーの影響を調べる。

ブロックチェーン取引におけるステルスアドレスのプライバシー制限を調べる。

共有ネットワークでパケットロスを最小限に抑えるためのデータルーティング戦略を分析中。

VRセンサーのデータがユーザーにどんなプライバシーの問題をもたらすかを調べる。

プライバシーを守りつつ、いろんなユーザーデータから平均を求める方法。

新しいアプローチがクラウドサービスのサイバーセキュリティを強化し、VMの脅威を予測するんだ。

新しい手法が関連アカウントを特定して、ソーシャルメディアの不適切なコンテンツを減らすんだ。

長さバイアスを減らして動画推薦を改善する新しい方法。

2022年のTwitterでの陰謀論者の行動やトピックについての研究結果が明らかに。

新しいアプローチがユーザーの行動データを使って食べ物の注文提案を強化する。

機械学習を使って、視聴者がどの動画のセグメントを最もリプレイするかを予測する。

研究によると、立場ラベルが多様な検索結果を促進できることがわかった。

ハニーワードがパスワードのセキュリティをどう向上させて、ユーザーアカウントを守るかを学ぼう。

未観測の交絡因子はデータを歪めて、推薦に関する誤った結論を導くことがある。

この研究は、ビットコインの取引が異なる場所や時間でどのように行われるかを明らかにしている。

新しいツールが漏れたパスワードの分析を強化してオンラインセキュリティを向上させるよ。

ユーザーは好みの変化に伴ってTwitterから新しいプラットフォームに移ってるよ。

ソーシャルプラットフォームでのユーザーの信頼性を評価する新しいモデル。

2020年の選挙中にTwitterとParlerでのユーザー行動を調査する。

MindShiftは、メンタル状態を理解することで過剰なスマホ使用を減らすための個別の介入を提供してるよ。

ソーシャル-LLMを紹介するよ。このモデルは、コンテンツやインタラクションデータを使ってソーシャルネットワークでのユーザー検出を改善するんだ。

AIの不確実性が医療の意思決定にどう影響するかを調べる。

オンライン噂の広がりを監視して予測する新しい方法。

研究は、検索結果がユーザーの意見や行動にどう影響するかを探っている。

フィッシングメールに対する人の反応を調べる。

新しい方法、InfoRankは、オンライン推薦のバイアスを減らす。

研究によると、ユーザーがソーシャルメディアで誤情報を広める人にしがみつく理由がわかった。

この研究は、誤解を招く情報を広める有害なTwitterプロフィールを調査してる。

戦略的なユーザーインタラクションがサービスのパフォーマンスに与える影響を調査中。

プラットフォームがユーザーエンゲージメントを保ちながら、誤情報をどう管理してるかを調べる。

推薦システムが私たちのメディアの選択や体験にどう影響を与えているかを考察中。

トロピカル代数が行列因子分解を通じてレコメンデーションシステムをどう改善するかを学ぼう。

この記事では、顧客のための保険商品提案を改善する方法を探るよ。

2023年2月の調整とそれがユーザーエンゲージメントに与える影響を検討中。

ユーザーの行動を調べてEV充電ステーションの効率を上げる。

この研究は、SNSで低信頼性のニュースを共有しているコミュニティを調べてるよ。