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题名异构社交平台中用户身份解析
被引量：1
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作者
刘俊岭
刘颖
马晨旭
赵巧娜
孙焕良
许景科
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机构
沈阳建筑大学计算机科学与工程学院
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出处
《数据采集与处理》
CSCD
北大核心
2022年第5期1101-1114,共14页
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基金
国家自然科学基金(62073227)
国家重点研发计划(2021YFF0306303)
+2 种基金
辽宁省自然科学基金(2019-MS-264)
辽宁省教育厅项目(LJKZ0582)
中国学位与研究生教育研究课题(2020MSA40)。
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文摘
跨社交平台的用户身份解析是社交网络一个重要的研究方向,其可以有效集成不同平台的同一用户信息。现有的用户身份解析工作大多针对类型相似的社交平台,平台间的信息相对对称,通过用户在不同平台上的档案属性、空间位置、网络关系等信息的相似度来判别是否为同一用户。然而,在两个异构社交平台中用户信息是不对称的,难以直接获取到用于用户身份解析的相应属性信息。本文研究跨评论类与活动类平台间的用户身份解析方法。为了解决两类社交平台的用户信息属性不对称问题,把用户信息按档案属性、语义序列、特征词序列3类信息组织,从各自的社交平台中抽取相应的信息建立映射关系,提出了综合3类信息的集成匹配算法。考虑了用户活动的时间偏移现象,采用反向传播学习的方法获取时间偏移权重,提出了基于反向传播学习的语义序列与特征词序列相似性度量方法。同时,设计了总体相似度度用于用户身份解析。利用真实数据集进行了充分的实验,实验结果表明了所提出用户身份解析算法的有效性。
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关键词
社会网络
用户身份解析
特征词序列
语义序列
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Keywords
social network
user identity resolution
feature word sequence
semantic sequence
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分类号
TP311.13
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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