社交网络用户身份关联及其分析

• 作者: 司成祥 孙波 张伟
• 来源期刊: 北京邮电大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 跨平台 身份关联 身份识别
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 研究报告
• 页码范围: 122-128
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13190/j.jbupt.2019-020

摘要

同一用户在不同社交平台注册账号,使得用户数据分散于多个平台,且这些数据不全面、不可靠、利用率低.通过分析这些跨平台的数据,发现不同账户对应的同一用户真实身份,使得跨平台用户身份关联,构建详细的用户画像、推荐系统、跨社交网络的链接预测等.从国内外身份关联技术的研究现状出发,介绍了用户身份关联及分析框架,整理了身份数据采集标准和社交网络数据集;分析了近几年用户身份关联技术,并归纳了身份关联评价指标,阐述了基于身份关联的社交网络数据挖掘及分析;最后对身份关联中的研究难点及热点进行了讨论和展望.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙波		8	18	3.0	4.0
2	司成祥		4	9	2.0	3.0
3	张伟		4	9	2.0	3.0