【摘要】：為了識別出同一個自然人在不同社交網(wǎng)絡(luò)平臺中的虛擬身份,跨社交網(wǎng)絡(luò)的用戶身份關(guān)聯(lián)技術(shù)已經(jīng)成為當(dāng)前的研究熱點。對于公安工作而言,實現(xiàn)跨社交網(wǎng)絡(luò)的用戶身份關(guān)聯(lián)、形成人員的全息檔案意義重大,特別是面向境外或小眾的社交網(wǎng)絡(luò),公安部門很難掌握此類社交網(wǎng)絡(luò)平臺全面的用戶基礎(chǔ)數(shù)據(jù),該技術(shù)可以為用戶身份核查、情報線索擴(kuò)展等業(yè)務(wù)提供有力的數(shù)據(jù)支撐。因此該技術(shù)的研究具有重要的理論意義和實用價值。論文的主要工作有以下三個方面:(1)提出了融合分類法和賦權(quán)法的跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶身份關(guān)聯(lián)算法。該算法通過串行處理模式,融合了分層級聯(lián)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型(HCML)和基于信息熵賦權(quán)的結(jié)果修正模型,不僅充分利用了不同維度的用戶屬性信息,也考慮了屬性綜合相似度的統(tǒng)計分布特征,提升了關(guān)聯(lián)準(zhǔn)確性。此外,該算法所使用的用戶屬性特征抽取方法對大部分社交網(wǎng)絡(luò)具有普適性,面向用戶名、地理位置、個人描述和頭像進(jìn)行了多種不同指標(biāo)的相似度計算,更全面地反映了不同平臺用戶之間的相似性。(2)提出了基于網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)的跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶身份關(guān)聯(lián)算法。面向異構(gòu)信息網(wǎng)絡(luò),改進(jìn)了傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法LINE,提出融合跨平臺先驗關(guān)聯(lián)關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)表示學(xué)習(xí)算法CSN_LINE,將用戶關(guān)系的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⑥D(zhuǎn)化為低維向量進(jìn)行表示,以此作為跨社交網(wǎng)絡(luò)用戶關(guān)系的特征向量。然后構(gòu)建了基于多層感知機(jī)的用戶身份關(guān)聯(lián)模型。該算法通過有效的網(wǎng)絡(luò)表示,提高了用戶身份關(guān)聯(lián)的準(zhǔn)確性。(3)設(shè)計并實現(xiàn)了跨社交網(wǎng)絡(luò)的用戶身份關(guān)聯(lián)原型系統(tǒng)。該系統(tǒng)集成了基于用戶屬性和用戶關(guān)系的身份關(guān)聯(lián)算法,形成技術(shù)關(guān)聯(lián)子系統(tǒng),同時也開發(fā)了基于用戶基礎(chǔ)信息的硬匹配關(guān)聯(lián)子系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以針對常見類型的社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù),提供用戶身份關(guān)聯(lián)的功能。目前該系統(tǒng)已作為國家重點研發(fā)計劃“網(wǎng)絡(luò)空間安全”重點專項(項目編號:2016YFB0801100)的成果,在某地公安業(yè)務(wù)部門進(jìn)行了測試驗證。在論文研究中,爬取了來自豆瓣網(wǎng)和新浪微博的用戶數(shù)據(jù),其中豆瓣網(wǎng)用戶量約200萬,微博用戶量約80萬,數(shù)據(jù)類型包括文本、圖像、網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涞�。利用真實�?shù)據(jù)對本文提出的兩種用戶身份關(guān)聯(lián)算法和原型系統(tǒng)進(jìn)行了實驗測試,兩種算法的綜合評價指標(biāo)F1值分別達(dá)到0.8720和0.8563,相比傳統(tǒng)方法有大幅提高,證明了身份關(guān)聯(lián)算法的有效性,同時原型系統(tǒng)在測試中也能準(zhǔn)確關(guān)聯(lián)用戶的身份,證明了系統(tǒng)的可用性。
【圖文】：

截至2018 年 12 月，我國的網(wǎng)民規(guī)模已達(dá)到8.29 億，相比于2017 年底增加了 3.8%，同時，互聯(lián)網(wǎng)的普及率達(dá)到 59.6%，網(wǎng)民和互聯(lián)網(wǎng)普及率的增長情況如圖1.1 所示。隨著互聯(lián)網(wǎng)的影響力不斷擴(kuò)大，社交網(wǎng)絡(luò)在人類社會中也發(fā)揮出越來越深遠(yuǎn)的影響，在政務(wù)信息、輿論輿情、商品貿(mào)易、生活娛樂、金融經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域，社交網(wǎng)絡(luò)平臺已經(jīng)承擔(dān)起傳統(tǒng)渠道的許多作用，，在日益發(fā)展中成為了互聯(lián)網(wǎng)時代不可或缺的社會基礎(chǔ)元素。圖 1.1 中國網(wǎng)民規(guī)模和互聯(lián)網(wǎng)普及率社交網(wǎng)絡(luò)普及于網(wǎng)民的日常生活中，豐富多樣的社交網(wǎng)絡(luò)平臺已經(jīng)改變了人們的生活方式，網(wǎng)民用戶普遍擁有多個不同社交網(wǎng)絡(luò)平臺的賬號，甚至在同一平臺中擁有多個不同賬號。不同類型社交網(wǎng)絡(luò)為用戶提供不同種類的服務(wù)，例如用戶會在新浪微博中關(guān)注熱點事件，發(fā)表觀點和評論，也會在豆瓣網(wǎng)中發(fā)布關(guān)于書籍、影視方面的信息，還會在領(lǐng)英網(wǎng)站中發(fā)布關(guān)于個人職業(yè)、教育的相關(guān)情況等

狀網(wǎng)絡(luò)用戶身份關(guān)聯(lián)（User Identity Linkage）也常被稱為用戶身份olution）、用戶賬號關(guān)聯(lián)（User Account Linkage）、錨點鏈接預(yù)tion）等[2]。由于社交網(wǎng)絡(luò)用戶數(shù)據(jù)的多源異構(gòu)性，所以基于不同路區(qū)別很大，當(dāng)前主要的研究路線有三種：基于用戶屬性（Use基于用戶關(guān)系（Network）的身份關(guān)聯(lián)、基于用戶生成內(nèi)容（Us身份關(guān)聯(lián)[3]，當(dāng)然也包括許多綜合不同維度數(shù)據(jù)的研究。由于用關(guān)系拓?fù)湟?guī)模巨大、用戶生成內(nèi)容的海量低質(zhì)且多噪聲，實現(xiàn)用難的任務(wù)[5]。網(wǎng)絡(luò)的用戶身份關(guān)聯(lián)技術(shù)的通用框架如圖 1.2 所示，主要包括特個部分。在特征抽取中，從跨平臺用戶對的用戶屬性、用戶關(guān)系特征。然后將抽取到的特征作為關(guān)聯(lián)模型的輸入，根據(jù)訓(xùn)練集是關(guān)聯(lián)關(guān)系，關(guān)聯(lián)模型可以分為有監(jiān)督、半監(jiān)督或無監(jiān)督的模式。來預(yù)測兩個不同社交網(wǎng)絡(luò)平臺的用戶身份是否關(guān)聯(lián)。
【學(xué)位授予單位】：中國人民公安大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：D918.2

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本文編號：2709054