任务一：开发价格点，建立综合定价模型。
其中 a 代表开发价格点系数，
代表个人财产评估。K 为 PI 交易系数
以这个进行评估，将个人划分为具有合理相似性的子组：
当 a 等于 0-30 时，子组为：k=1.35
当 a 等于 30-60 时，子组为：k=2.64
当 a 等于 60-90 时，子组为：k=3.78
价格点评估方案图如下：
可以得出个人特点为：
1）开发价格 PI 和 PP 的关系呈正相关。 2）风险评估隐私成本公共利益逐渐增加 特定领域的信息特点： 1）信息呈现区域性以及局部性 2）价格点呈现全局决定局部，局部影响全局的特点从第一问中的模型中可以清晰的看出。
任务二： 在三个领域（社交 媒体、金融交易和健康/医疗记录）中，通过任务一中建立的综合定价模 型的基础上，增加返权成本。具体分析如下（九点简化图）：
具体的可以分析去数据保护的权益为=5.46。保护的权衡和风险评估在权重因数上影响综合定价模型。 结合数据保护的权益因数，考虑数据的不同基本元素（例如姓名、出生日期、性别、社 会 保障或国籍号码）在促进简化程度上梯度更快。 这些元素其中的姓名、出生日期等比其他元素更之前。具体的全排列比较用九点简化图。定 价结构可参考就点简化图以及第一问中的模型。
任务三：PI 价值通奸任务一、二中建立的模型，构建 PI 反映射模型：
假设 PI 基本标准为：1
可以得到 PI 价值：0.735
随着数据成为受市场波动影响的商品，考虑供给力和对 PI 的需求，应根据 PI 相应值的胡供 给力度和对 PI 的需求。
可得到下： 需求分为以下等级：低，中，高
PI 需求
0 中
0.1 低
0.2 高
0.3 中低
0.4 中高
0.5 高
0.6 中
0.7 低
0.8 中低
0.9 中
1.0 中高
改变模型：提高 K：PI 交易系数（能提高 K，则就能满足需求）
任务四：假设：电子通讯和社交媒体已经广为流传、没有金钱的恶意冲突等（自己再扩展）
任务五：对 PI 和数据隐私的风险收益比率的感知有代际差异。随着年龄的增长，应该使得九点简化系数更小（减小就点简化系数，就能满足要求）。PI 在风险和利益方面大不同与 PP 和 IP。
任务六：通过建立递归捕捉模型：
用联动带动波动方式捕获数据共享的网络效应。影响到个人、子群、整个社区和国家的 价 格体系。如果社区有共同的隐私风险，社区有责任保护公民的权益
任务七：这种 PI 直接影响到个人财产评估系数。量化每个个人损失类型的数据的价值，数据违规的责任机构不应该直接向个人支付滥用或丢失 PI 的费用。
原因：个人财产评估系数>0.8，所以个人支付出现中断，直接导致不能直接向个人支付滥用或丢失 PI 的费用。
任务八：老铁们，用以上建立的模型去描述一份关于效用、结果和建议的两 页策略备忘录。
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作 者： Angel_Kitty
出 处：http://www.cnblogs.com/ECJTUACM-873284962/
关于作者：潜心机器学习以及信息安全的综合研究。如有问题或建议，请多多赐教！
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