基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法
User identity linkage across social network based on user relations
中国人民公安大学 a. 信息技术与网络安全学院; b. 网络空间安全与法治协同创新中心, 北京 100038
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。
基金项目
国家重点研发计划重点专项项目(2017YFB0802804)
国家自然科学基金资助项目(61602489)
中国人民公安大学2018年基本科研业务费科研机构项目(2018JKF504)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.07.0517
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2020年第37卷 第2期
所属栏目: 算法研究探讨
出版页码: 381-384,406
文章编号: 1001-3695(2020)02-013-0381-04
发布历史
[2020-02-05] 印刷出版
引用本文
刘奇飞, 杜彦辉, 芦天亮. 基于用户关系的跨社交网络用户身份关联方法 [J]. 计算机应用研究, 2020, 37 (2): 381-384,406. (Liu Qifei, Du Yanhui, Lu Tianliang. User identity linkage across social network based on user relations [J]. Application Research of Computers, 2020, 37 (2): 381-384,406. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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