基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法

• 作者: 刘奇飞 杜彦辉 芦天亮
• 来源期刊: 计算机应用研究
• 关键词: 用户关系 跨社交网络 用户身份关联 网络表示学习 多层感知机
• 年，卷（期）: 2020,（2）
• 所属期刊栏目: 算法研究探讨
• 页码范围: 381-384,406
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0517

摘要

为识别出不同社交网络平台中属于同一自然人的账号,提出了一种基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法.首先,设计了基于网络表示学习的用户关系提取模块,将大规模用户关系转换至低维向量空间进行表示;然后,针对异构信息网络改进了传统网络表示学习算法,提出了CSN LINE算法,实现融合跨社交网络先验关联关系的网络表示;最后,构建了基于多层感知机的用户身份关联模型.实验结果表示,提出的方法与目前先进的方法相比,综合指标F1值和正确率的提高均超过12％,证明了该方法的合理性和有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杜彦辉	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	57	301	11.0	14.0
5	芦天亮	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	44	78	5.0	7.0
9	刘奇飞	中国人民公安大学信息技术与网络安全学院	4	11	2.0	3.0