基于交叉配血的多账户识别模型研究

• 作者: 曹春萍 韩亚全
• 来源期刊: 软件导刊
• 学科: 工学
• 关键词: 交叉配血 账户识别 语义分析 用户相似度
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 软件理论与方法
• 页码范围: 1-5
• 页数: 5页
• 分类号: TP302
• 字数: 4905字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11907/rjdk.162322

摘要

对用户多账户检测识别是信息整合研究目标之一。针对目前用户识别技术普遍存在的准确率低和局域性问题，提出了基于交叉配血的多账户识别模型。该模型要求根据用户行为相似度和语义相似度绘制出多个账户的关系图，然后利用交叉配血原则来平衡语义和行为，在配置信息的协同下，对语义行为模型进行一致性识别。要求用户多个账户互相匹配以提高识别率，通过交叉匹配降低假种子账户对结果的影响。实验证明该算法大大提高了识别准确率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	曹春萍	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	52	244	8.0	13.0
2	韩亚全	上海理工大学光电信息与计算机工程学院	1	0	0.0	0.0