本文關(guān)鍵詞：基于帶權(quán)超圖的跨網(wǎng)絡(luò)用戶身份識(shí)別方法　出處：《計(jì)算機(jī)應(yīng)用》2017年12期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：隨著各種社交網(wǎng)絡(luò)的不斷涌現(xiàn),越來(lái)越多的研究者開始從多源的角度分析社交網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),多社交網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)融合依賴于跨網(wǎng)絡(luò)用戶身份識(shí)別。針對(duì)現(xiàn)有的基于好友關(guān)系(FRUI)算法對(duì)社交網(wǎng)絡(luò)中的異質(zhì)關(guān)系利用率不高的問題,提出了基于帶權(quán)超圖的跨網(wǎng)絡(luò)用戶身份識(shí)別(WHUI)算法。首先,通過在好友關(guān)系網(wǎng)絡(luò)上構(gòu)建帶權(quán)超圖來(lái)準(zhǔn)確地描述同一網(wǎng)絡(luò)中的好友關(guān)系及異質(zhì)關(guān)系,以此提高表示節(jié)點(diǎn)所處拓?fù)洵h(huán)境的準(zhǔn)確性;然后,在構(gòu)建好的帶權(quán)超圖的基礎(chǔ)上,根據(jù)節(jié)點(diǎn)所處拓?fù)洵h(huán)境在不同網(wǎng)絡(luò)中大致相同這一特性,定義節(jié)點(diǎn)之間的跨網(wǎng)絡(luò)相似性;最后,結(jié)合迭代匹配算法,每次選取跨網(wǎng)絡(luò)相似性最高的用戶對(duì)進(jìn)行匹配,并加入雙向認(rèn)證和結(jié)果剪枝來(lái)保證識(shí)別準(zhǔn)確率。在合作網(wǎng)絡(luò)DBLP和真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)上進(jìn)行了實(shí)驗(yàn),實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在真實(shí)社交網(wǎng)絡(luò)上,所提算法相比FRUI算法,平均準(zhǔn)確率提高了5.5個(gè)百分點(diǎn),平均召回率提高了3.4個(gè)百分點(diǎn),平均F值提高了4.6個(gè)百分點(diǎn)。在只有網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫畔⒌那闆r下,所提WHUI算法有效提高了實(shí)際應(yīng)用中身份識(shí)別的準(zhǔn)確率和召回率。
[Abstract]:With the continuous emergence of various social networks, more and more researchers begin to analyze social network data from the perspective of multiple sources. The data fusion of multi-social networks depends on cross-network user identification. Aiming at the problem that the existing friend relationship based FRUI-based algorithm is not high utilization of heterogeneous relationships in social networks. This paper proposes a cross-network user identification algorithm based on weighted hypergraph. Firstly, a weighted hypergraph is constructed to accurately describe the relationship and heterogeneity in the same network. In order to improve the accuracy of the topological environment in which the nodes are represented; Then, on the basis of constructing weighted hypergraph, the similarity of cross-network between nodes is defined according to the characteristic that the topology environment of nodes is roughly the same in different networks. Finally, combined with the iterative matching algorithm, the users with the highest similarity across the network are selected to match each time. Bidirectional authentication and result pruning are added to ensure recognition accuracy. Experiments are carried out on the cooperative network DBLP and the real social network. The experimental results show that it is on the real social network. Compared with the FRUI algorithm, the proposed algorithm improves the average accuracy by 5.5 percentage points and the average recall rate by 3.4 percentage points. The average F value is increased by 4.6 percentage points. In the case of only network topology information, the proposed WHUI algorithm can effectively improve the accuracy and recall rate of identity recognition in practical applications.
【作者單位】： 國(guó)家數(shù)字交換系統(tǒng)工程技術(shù)研究中心;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(61521003)~~
【分類號(hào)】：TP301.6
【正文快照】： 0引言多種多樣的社交網(wǎng)絡(luò)極大地豐富了人們的生活,人們通過QQ、微信與朋友保持聯(lián)系,通過微博關(guān)注自己喜愛明星的動(dòng)態(tài),通過Linked In來(lái)發(fā)展職場(chǎng)社交。然而大多數(shù)社交網(wǎng)絡(luò)間沒有建立起公開的連接,因此用戶的信息分散在多個(gè)社交網(wǎng)絡(luò)中。識(shí)別出網(wǎng)民在不同網(wǎng)絡(luò)中的虛擬賬號(hào)的問題就

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